論文の概要: Gravity Network for end-to-end small lesion detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12876v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 14:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 14:18:48.298083
• Title: Gravity Network for end-to-end small lesion detection
• Title（参考訳）: 終末小病変検出のための重力ネットワーク
• Authors: Ciro Russo, Alessandro Bria, Claudio Marrocco
• Abstract要約: 本稿では,医療画像の小さな病変を特異的に検出するワンステージエンド・ツー・エンド検出器を提案する。 小さな病変の正確な局在化は、その外観と、それらが見つかる様々な背景によって困難を呈する。 この新たなアーキテクチャをGravityNetと呼び、新しいアンカーを重力点と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.38534263407915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel one-stage end-to-end detector specifically designed to detect small lesions in medical images. Precise localization of small lesions presents challenges due to their appearance and the diverse contextual backgrounds in which they are found. To address this, our approach introduces a new type of pixel-based anchor that dynamically moves towards the targeted lesion for detection. We refer to this new architecture as GravityNet, and the novel anchors as gravity points since they appear to be "attracted" by the lesions. We conducted experiments on two well-established medical problems involving small lesions to evaluate the performance of the proposed approach: microcalcifications detection in digital mammograms and microaneurysms detection in digital fundus images. Our method demonstrates promising results in effectively detecting small lesions in these medical imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療画像の小さな病変を特異的に検出するワンステージエンド・ツー・エンド検出器を提案する。 小さな病変の正確な局在は、その外観とそれらが見つかる様々な背景により困難を呈している。 これに対処するために,我々は,検出対象の病変に向かって動的に移動する新しいタイプの画素ベースのアンカーを導入する。 我々はこの新しいアーキテクチャを重力ネットと呼び,新しいアンカーを重力点と呼ぶ。 提案手法の有効性を評価するために, デジタルマンモグラムにおける微小石灰化検出と, デジタル眼底画像における微小動脈瘤検出の2つの確立された医療課題について実験を行った。 本手法は,これらの医療画像の小さな病変を効果的に検出する上で有望な結果を示す。

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