論文の概要: Ultrafast-and-Ultralight ConvNet-Based Intelligent Monitoring System for Diagnosing Early-Stage Mpox Anytime and Anywhere
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13492v3
- Date: Sun, 16 Jun 2024 02:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 12:40:28.028799
- Title: Ultrafast-and-Ultralight ConvNet-Based Intelligent Monitoring System for Diagnosing Early-Stage Mpox Anytime and Anywhere
- Title（参考訳）: 超高速Ultralight ConvNetを用いた早期Mpox診断のためのインテリジェントモニタリングシステム
- Authors: Yubiao Yue, Xiaoqiang Shi, Li Qin, Xinyue Zhang, Jialong Xu, Zipei Zheng, Zhenzhang Li, Yang Li,
- Abstract要約: Fast-MpoxNetはわずか0.27Mパラメータで、CPU上の68フレーム毎秒(FPS)で入力画像を処理できる。
Mpox-AISM V2は、迅速に正確にmpoxを診断でき、公共のリアルタイムmpox診断サービスを提供するために、様々なシナリオに容易に展開できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.393125661498784
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the absence of more efficient diagnostic tools, the spread of mpox continues to be unchecked. Although related studies have demonstrated the high efficiency of deep learning models in diagnosing mpox, key aspects such as model inference speed and parameter size have always been overlooked. Herein, an ultrafast and ultralight network named Fast-MpoxNet is proposed. Fast-MpoxNet, with only 0.27M parameters, can process input images at 68 frames per second (FPS) on the CPU. To detect subtle image differences and optimize model parameters better, Fast-MpoxNet incorporates an attention-based feature fusion module and a multiple auxiliary losses enhancement strategy. Experimental results indicate that Fast-MpoxNet, utilizing transfer learning and data augmentation, produces 98.40% classification accuracy for four classes on the mpox dataset. Furthermore, its Recall for early-stage mpox is 93.65%. Most importantly, an application system named Mpox-AISM V2 is developed, suitable for both personal computers and smartphones. Mpox-AISM V2 can rapidly and accurately diagnose mpox and can be easily deployed in various scenarios to offer the public real-time mpox diagnosis services. This work has the potential to mitigate future mpox outbreaks and pave the way for developing real-time diagnostic tools in the healthcare field.
- Abstract（参考訳）: より効率的な診断ツールがないため、mpoxの拡散は未確認のままである。
関連する研究は、深層学習モデルのmpox診断における高効率性を実証しているが、モデル推論速度やパラメータサイズといった重要な側面は、常に見過ごされてきた。
本稿では,Fast-MpoxNetという超高速・超軽量ネットワークを提案する。
Fast-MpoxNetはわずか0.27Mパラメータで、CPU上の68フレーム毎秒(FPS)で入力画像を処理できる。
微妙な画像の違いを検出し、モデルパラメータを最適化するために、Fast-MpoxNetは注意に基づく特徴融合モジュールと、複数の補助的損失増強戦略を取り入れている。
実験結果から,転送学習とデータ拡張を利用したFast-MpoxNetでは,mpoxデータセット上の4つのクラスに対して98.40%の分類精度が得られた。
さらに、初期のmpoxのリコールは93.65%である。
最も重要なことは、パーソナルコンピュータとスマートフォンの両方に適したMpox-AISM V2というアプリケーションシステムを開発することである。
Mpox-AISM V2は、迅速に正確にmpoxを診断でき、公共のリアルタイムmpox診断サービスを提供するために、様々なシナリオに容易に展開できる。
この研究は、将来のmpoxの発生を緩和し、医療分野でリアルタイム診断ツールを開発するための道を開く可能性がある。
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