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/2401.03302v4
• Date: Tue, 01 Jul 2025 15:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 15:54:39.901373
• Title: Realism in Action: Anomaly-Aware Diagnosis of Brain Tumors from Medical Images Using YOLOv8 and DeiT
• Title（参考訳）: リアル・イン・アクション: YOLOv8とDeiTを用いた医用画像からの脳腫瘍の異常診断
• Authors: Seyed Mohammad Hossein Hashemi, Leila Safari, Mohsen Hooshmand, Amirhossein Dadashzadeh Taromi,
• Abstract要約: 本稿では,異常耐性腫瘍の検出と分類のための臨床的に着想を得たフレームワークを提案する。 検出は、現実的に不均衡なデータセット上で微調整されたYOLOv8nを活用する。 また,患者レベルでの診断信頼性を評価するPTP(Patent-to-Patient)尺度も提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.873811641236639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable diagnosis of brain tumors remains challenging due to low clinical incidence rates of such cases. However, this low rate is neglected in most of proposed methods. We propose a clinically inspired framework for anomaly-resilient tumor detection and classification. Detection leverages YOLOv8n fine-tuned on a realistically imbalanced dataset (1:9 tumor-to-normal ratio; 30,000 MRI slices from 81 patients). In addition, we propose a novel Patient-to-Patient (PTP) metric that evaluates diagnostic reliability at the patient level. Classification employs knowledge distillation: a Data Efficient Image Transformer (DeiT) student model is distilled from a ResNet152 teacher. The distilled ViT achieves an F1-score of 0.92 within 20 epochs, matching near teacher performance (F1=0.97) with significantly reduced computational resources. This end-to-end framework demonstrates high robustness in clinically representative anomaly-distributed data, offering a viable tool that adheres to realistic situations in clinics.
• Abstract（参考訳）: 臨床発生率の低い脳腫瘍の信頼性診断はいまだに困難である。 しかし、この低速度は提案手法のほとんどでは無視される。 本稿では,異常耐性腫瘍の検出と分類のための臨床的に着想を得たフレームワークを提案する。 診断は、現実的に不均衡なデータセット(81例から3万個のMRIスライス)に基づいて、YOLOv8nを微調整する。 また,患者レベルでの診断信頼性を評価するためのPTP(Patent-to-Patient)尺度を提案する。 Data Efficient Image Transformer (DeiT) の学生モデルは ResNet152 の教師から抽出される。 蒸留されたViTは20時間以内に0.92のF1スコアを達成し、教師のパフォーマンス(F1=0.97)と計算資源の大幅な削減を図った。 このエンドツーエンドのフレームワークは、臨床に代表される異常分散データにおいて高い堅牢性を示し、クリニックの現実的な状況に固執する実行可能なツールを提供する。

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