論文の概要: UGCANet: A Unified Global Context-Aware Transformer-based Network with
Feature Alignment for Endoscopic Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06260v1
- Date: Wed, 12 Jul 2023 16:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 12:33:34.673069
- Title: UGCANet: A Unified Global Context-Aware Transformer-based Network with
Feature Alignment for Endoscopic Image Analysis
- Title(参考訳): UGCANet: 内視鏡画像解析のための特徴アライメント付きグローバルコンテキスト対応トランスフォーマーネットワーク
- Authors: Pham Vu Hung, Nguyen Duy Manh, Nguyen Thi Oanh, Nguyen Thi Thuy, Dinh
Viet Sang
- Abstract要約: 本稿では,複数のタスクを同時に実行するように設計されたトランスフォーマーに基づく新しいディープニューラルネットワークを提案する。
提案するグローバルなコンテキスト認識モジュールは,機能アライメントブロックとともに強力なMiTバックボーンを活用することで,ネットワークの表現能力を向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Gastrointestinal endoscopy is a medical procedure that utilizes a flexible
tube equipped with a camera and other instruments to examine the digestive
tract. This minimally invasive technique allows for diagnosing and managing
various gastrointestinal conditions, including inflammatory bowel disease,
gastrointestinal bleeding, and colon cancer. The early detection and
identification of lesions in the upper gastrointestinal tract and the
identification of malignant polyps that may pose a risk of cancer development
are critical components of gastrointestinal endoscopy's diagnostic and
therapeutic applications. Therefore, enhancing the detection rates of
gastrointestinal disorders can significantly improve a patient's prognosis by
increasing the likelihood of timely medical intervention, which may prolong the
patient's lifespan and improve overall health outcomes. This paper presents a
novel Transformer-based deep neural network designed to perform multiple tasks
simultaneously, thereby enabling accurate identification of both upper
gastrointestinal tract lesions and colon polyps. Our approach proposes a unique
global context-aware module and leverages the powerful MiT backbone, along with
a feature alignment block, to enhance the network's representation capability.
This novel design leads to a significant improvement in performance across
various endoscopic diagnosis tasks. Extensive experiments demonstrate the
superior performance of our method compared to other state-of-the-art
approaches.
- Abstract(参考訳): 消化器内視鏡は、カメラやその他の器具を備えた柔軟なチューブを使用して消化器を調べる医療処置である。
この最小侵襲のテクニックは、炎症性腸疾患、消化管出血、大腸癌など、さまざまな消化管疾患の診断および管理を可能にする。
上部消化管病変の早期発見と診断,悪性ポリープの鑑別は消化管内視鏡の診断・治療上の重要な構成要素である。
したがって、消化器疾患の検出率の向上は、患者の寿命を延ばし、全体の健康状態を改善するタイムリーな医療介入の可能性を高めることにより、患者の予後を著しく改善することができる。
本稿では,複数のタスクを同時に実行し,上部消化管病変と大腸ポリープの同定を可能にする,トランスフォーマーベースの深層ニューラルネットワークを提案する。
提案するグローバルなコンテキスト認識モジュールは,機能アライメントブロックとともに強力なMiTバックボーンを活用することで,ネットワークの表現能力を向上する。
この新しい設計は、様々な内視鏡的診断タスクで性能が大幅に向上する。
他の最先端手法と比較して,本手法の優れた性能を示す。
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