論文の概要: Realism in Action: Anomaly-Aware Diagnosis of Brain Tumors from Medical Images Using YOLOv8 and DeiT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03302v2
• Date: Wed, 10 Jan 2024 21:26:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:44:59.593999
• Title: Realism in Action: Anomaly-Aware Diagnosis of Brain Tumors from Medical Images Using YOLOv8 and DeiT
• Title（参考訳）: 行動のリアリズム:yolov8とdeitを用いた医用画像からの脳腫瘍の異常認識
• Authors: Seyed Mohammad Hossein Hashemi, Leila Safari, Amirhossein Dadashzade Taromi
• Abstract要約: 本研究は,脳腫瘍の診断・分類に深層学習(DL)技術を活用することでこの問題に対処する。 NBML(National Brain Mapping Lab)は、30の腫瘍患者と51の正常患者を含む81の患者を対象とする。 このアプローチは、信頼できる腫瘍の検出と分類において有望な進歩を示し、現実の医療画像シナリオにおける腫瘍診断の潜在的な進歩を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of medical sciences, reliable detection and classification of brain tumors from images remains a formidable challenge due to the rarity of tumors within the population of patients. Therefore, the ability to detect tumors in anomaly scenarios is paramount for ensuring timely interventions and improved patient outcomes. This study addresses the issue by leveraging deep learning (DL) techniques to detect and classify brain tumors in challenging situations. The curated data set from the National Brain Mapping Lab (NBML) comprises 81 patients, including 30 Tumor cases and 51 Normal cases. The detection and classification pipelines are separated into two consecutive tasks. The detection phase involved comprehensive data analysis and pre-processing to modify the number of image samples and the number of patients of each class to anomaly distribution (9 Normal per 1 Tumor) to comply with real world scenarios. Next, in addition to common evaluation metrics for the testing, we employed a novel performance evaluation method called Patient to Patient (PTP), focusing on the realistic evaluation of the model. In the detection phase, we fine-tuned a YOLOv8n detection model to detect the tumor region. Subsequent testing and evaluation yielded competitive performance both in Common Evaluation Metrics and PTP metrics. Furthermore, using the Data Efficient Image Transformer (DeiT) module, we distilled a Vision Transformer (ViT) model from a fine-tuned ResNet152 as a teacher in the classification phase. This approach demonstrates promising strides in reliable tumor detection and classification, offering potential advancements in tumor diagnosis for real-world medical imaging scenarios.
• Abstract（参考訳）: 医学の分野では、画像からの信頼できる脳腫瘍の検出と分類は、患者集団内の腫瘍が多様であることから、依然として大きな課題である。 したがって、異常なシナリオで腫瘍を検出する能力は、タイムリーな介入と患者の予後を改善するのに最重要である。 本研究は,脳腫瘍の診断・分類に深層学習(DL)技術を活用することでこの問題に対処する。 NBML(National Brain Mapping Lab)は、30の腫瘍患者と51の正常患者を含む81の患者を対象とする。 検出および分類パイプラインは、2つの連続タスクに分割される。 検出フェーズは、画像サンプル数と各クラスの患者数を、現実のシナリオに対応するために異常分布(腫瘍1個につき9個正常)に変更するために、包括的なデータ分析と前処理を含む。 次に、テストのための共通の評価基準に加えて、モデルの現実的な評価に焦点をあて、患者から患者へ(ptp)と呼ばれる新しいパフォーマンス評価方法を採用した。 検出段階では,腫瘍領域を検出するためにyolov8n検出モデルを微調整した。 その後のテストと評価は、共通評価メトリクスとPTPメトリクスの両方で競合性能を得た。 さらに,データ高能率画像変換器(DeiT)モジュールを用いて,微調整されたResNet152のViTモデルを分類段階の教師として蒸留した。 このアプローチは、信頼できる腫瘍の検出と分類において有望な進歩を示し、現実の医療画像シナリオにおける腫瘍診断の潜在的な進歩を提供する。

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