論文の概要: U-SEANNet: A Simple, Efficient and Applied U-Shaped Network for Diagnosis of Nasal Diseases on Nasal Endoscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14081v3
• Date: Sun, 11 Feb 2024 08:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 22:43:14.356240
• Title: U-SEANNet: A Simple, Efficient and Applied U-Shaped Network for Diagnosis of Nasal Diseases on Nasal Endoscopic Images
• Title（参考訳）: U-SEANNet:鼻内視鏡画像における鼻疾患診断のための簡便で効率的なU字型ネットワーク
• Authors: Yubiao Yue, Jun Xue, Chao Wang, Haihua Liang, Zhenzhang Li
• Abstract要約: 深度的に分離可能な畳み込みを基盤としたU-SEANNetを提案する。 U-SEANNetを5倍のクロスバリデーションによって17のモダンアーキテクチャと比較した。 その結果,U-SEANNetの補正精度は93.58%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5581726372911726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous studies have affirmed that deep learning models can facilitate early diagnosis of lesions in endoscopic images. However, the lack of available datasets stymies advancements in research on nasal endoscopy, and existing models fail to strike a good trade-off between model diagnosis performance, model complexity and parameters size, rendering them unsuitable for real-world application. To bridge these gaps, we created the first large-scale nasal endoscopy dataset, named 7-NasalEID, comprising 11,352 images that contain six common nasal diseases and normal samples. Subsequently, we proposed U-SEANNet, an innovative U-shaped architecture, underpinned by depth-wise separable convolution. Moreover, to enhance its capacity for detecting nuanced discrepancies in input images, U-SEANNet employs the Global-Local Channel Feature Fusion module, enabling it to utilize salient channel features from both global and local contexts. To demonstrate U-SEANNet's potential, we benchmarked U-SEANNet against seventeen modern architectures through five-fold cross-validation. The experimental results show that U-SEANNet achieves a commendable accuracy of 93.58%. Notably, U-SEANNet's parameters size and GFLOPs are only 0.78M and 0.21, respectively. Our findings suggest U-SEANNet is the state-of-the-art model for nasal diseases diagnosis in endoscopic images.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究が、深層学習モデルが内視鏡画像の病変の早期診断を容易にすることを裏付けている。 しかし、利用可能なデータセットの欠如は鼻腔内視鏡の研究の進歩を阻害し、既存のモデルはモデル診断のパフォーマンス、モデルの複雑さ、パラメータサイズの間の良好なトレードオフに至らず、実際の用途には適さない。 このギャップを埋めるために、私たちは最初の大規模な鼻内視鏡データセットである7-NasalEIDを作成しました。 その後,U字型アーキテクチャであるU-SEANNetを提案する。 さらに、入力画像のニュアンスの不一致を検出する能力を高めるため、u-seannetはglobal-local channel feature fusionモジュールを使用して、グローバルとローカルの両方のコンテキストからsalient channel機能を利用することができる。 U-SEANNetの可能性を示すために、U-SEANNetを5倍のクロスバリデーションにより17のモダンアーキテクチャと比較した。 実験結果から,U-SEANNetの補正精度は93.58%であった。 特に、U-SEANNet のパラメータサイズと GFLOP はそれぞれ 0.78M と 0.21 である。 U-SEANNetは内視鏡画像における鼻疾患診断の最先端モデルであると考えられた。

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