論文の概要: A Recent Survey of the Advancements in Deep Learning Techniques for Monkeypox Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10754v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 20:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:58:19.981671
• Title: A Recent Survey of the Advancements in Deep Learning Techniques for Monkeypox Disease Detection
• Title（参考訳）: サルポックス病検出のための深層学習技術の進歩に関する最近の調査
• Authors: Saddam Hussain Khan, Rashid Iqbal, Saeeda Naz (Artifical Intelligence Lab, Department of Computer Systems Engineering, University of Engineering and Applied Science (UEAS), Swat, Pakistan)
• Abstract要約: サルポックス(英: Monkeypox、MPox)は、MPoxウイルスによって引き起こされる動物感染症である。 本稿では, 皮膚病変画像におけるMPoxの自動検出のための深層学習法について, 広範囲にわたる解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7179624965454197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monkeypox (MPox) is a zoonotic infectious disease induced by the MPox Virus, part of the poxviridae orthopoxvirus group initially discovered in Africa and gained global attention in mid-2022 with cases reported outside endemic areas. Symptoms include headaches, chills, fever, smallpox, measles, and chickenpox-like skin manifestations and the WHO officially announced MPox as a global public health pandemic, in July 2022.Traditionally, PCR testing of skin lesions is considered a benchmark for the primary diagnosis by WHO, with symptom management as the primary treatment and antiviral drugs like tecovirimat for severe cases. However, manual analysis within hospitals poses a substantial challenge including the substantial burden on healthcare professionals, limited facilities, availability and fatigue among doctors, and human error during public health emergencies. Therefore, this survey paper provides an extensive and efficient analysis of deep learning (DL) methods for the automatic detection of MPox in skin lesion images. These DL techniques are broadly grouped into categories, including deep CNN, Deep CNNs ensemble, deep hybrid learning, the newly developed, and Vision transformer for diagnosing MPox. Moreover, this study offers a systematic exploration of the evolutionary progression of DL techniques and identifies, and addresses limitations in previous methods while highlighting the valuable contributions and innovation. Additionally, the paper addresses benchmark datasets and their collection from various authentic sources, pre-processing techniques, and evaluation metrics. The survey also briefly delves into emerging concepts, identifies research gaps, limitations, and applications, and outlines challenges in the diagnosis process. This survey furnishes valuable insights into the prospective areas of DL innovative ideas and is anticipated to serve as a path for researchers.
• Abstract（参考訳）: サルポックス(英: Monkeypox、MPox)は、アフリカで最初に発見され、2022年半ばに世界的注目を集めたポックスウイルスの一群であるMPoxウイルスによって引き起こされた動物感染症である。 2022年7月には、頭痛、寒冷感、発熱、天然痘、麻疹、ニワトリのような皮膚の症状や、WHOが世界公衆衛生のパンデミックとして公式に発表したMPoxなどの症状がある。 しかし、病院内の手動分析は、医療専門家の負担、限られた施設、医師の可用性と疲労、公衆衛生上の緊急事態時のヒューマンエラーなど、大きな課題となっている。 そこで本研究では,皮膚病変画像におけるmpox自動検出のための深層学習法(dl)の広範囲かつ効率的な解析を行う。 これらのdl技術は、深層cnn、深層cnnsアンサンブル、深層ハイブリッド学習、新規開発、mpox診断のための視覚トランスフォーマといったカテゴリに広く分類されている。 さらに, 本研究は, DL技術の進化的進展を体系的に調査し, 従来の手法の限界に対処し, 価値ある貢献とイノベーションを強調した。 さらに,本論文では,各種情報源からのベンチマークデータセットとその収集,前処理技術,評価指標について述べる。 調査はまた、新たな概念を簡単に探り、研究のギャップ、限界、応用を特定し、診断プロセスの課題を概説する。 この調査は、dlイノベーティブなアイデアの展望領域に関する貴重な洞察を提供し、研究者の道筋となることが期待されている。

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