Fugu-MT 論文翻訳(概要): Compact & Capable: Harnessing Graph Neural Networks and Edge Convolution for Medical Image Classification

論文の概要: Compact & Capable: Harnessing Graph Neural Networks and Edge Convolution for Medical Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12790v1
Date: Mon, 24 Jul 2023 13:39:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-25 14:12:29.783883
Title: Compact & Capable: Harnessing Graph Neural Networks and Edge Convolution for Medical Image Classification
Title（参考訳）: compact & capable: 医療画像分類のためのグラフニューラルネットワークとエッジ畳み込みの利用
Authors: Aryan Singh, Pepijn Van de Ven, Ciar\'an Eising, Patrick Denny
Abstract要約: 本稿では,重要なグラフノード間の接続を強く表現するために,RGBチャネルの特徴値の相互接続性を活用し,GNNとエッジ畳み込みを組み合わせた新しいモデルを提案する。提案モデルでは,最新のDeep Neural Networks (DNN) と同等に動作するが,1000倍のパラメータが減少し,トレーニング時間とデータ要求が短縮される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph-based neural network models are gaining traction in the field of representation learning due to their ability to uncover latent topological relationships between entities that are otherwise challenging to identify. These models have been employed across a diverse range of domains, encompassing drug discovery, protein interactions, semantic segmentation, and fluid dynamics research. In this study, we investigate the potential of Graph Neural Networks (GNNs) for medical image classification. We introduce a novel model that combines GNNs and edge convolution, leveraging the interconnectedness of RGB channel feature values to strongly represent connections between crucial graph nodes. Our proposed model not only performs on par with state-of-the-art Deep Neural Networks (DNNs) but does so with 1000 times fewer parameters, resulting in reduced training time and data requirements. We compare our Graph Convolutional Neural Network (GCNN) to pre-trained DNNs for classifying MedMNIST dataset classes, revealing promising prospects for GNNs in medical image analysis. Our results also encourage further exploration of advanced graph-based models such as Graph Attention Networks (GAT) and Graph Auto-Encoders in the medical imaging domain. The proposed model yields more reliable, interpretable, and accurate outcomes for tasks like semantic segmentation and image classification compared to simpler GCNNs
Abstract（参考訳）: グラフベースのニューラルネットワークモデルは、他の方法では識別が困難であるエンティティ間の潜在的トポロジ的関係を明らかにする能力によって、表現学習の分野で注目を集めている。これらのモデルは、薬物発見、タンパク質相互作用、セマンティックセグメンテーション、流体力学研究など、様々な領域で採用されている。本研究では,医用画像分類におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の可能性を検討する。本稿では,重要なグラフノード間の接続を強く表現するために,RGBチャネルの特徴値の相互接続性を活用し,GNNとエッジ畳み込みを組み合わせた新しいモデルを提案する。提案モデルでは,最新のDeep Neural Networks (DNN) と同等に動作するだけでなく,1000倍のパラメータを削減し,トレーニング時間とデータ要求の低減を実現している。グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)と、MedMNISTデータセットの分類のための事前訓練されたDNNを比較し、医用画像解析におけるGNNの可能性を明らかにする。また,医療画像領域におけるグラフアテンションネットワーク (gat) やグラフオートエンコーダなどの高度なグラフベースモデルのさらなる探索が促進される。提案モデルは,単純なgcnnと比較して,意味セグメンテーションや画像分類などのタスクに対して,信頼性が高く,解釈可能で正確な結果が得られる。

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