論文の概要: CodaMal: Contrastive Domain Adaptation for Malaria Detection in Low-Cost Microscopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10478v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 06:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:19:02.990434
• Title: CodaMal: Contrastive Domain Adaptation for Malaria Detection in Low-Cost Microscopes
• Title（参考訳）: codamal: 安価顕微鏡によるマラリア検出のためのコントラストドメイン適応
• Authors: Ishan Rajendrakumar Dave, Tristan de Blegiers, Chen Chen, Mubarak Shah
• Abstract要約: マラリアは世界中で大きな問題であり、診断には低コストの顕微鏡(LCM)で効果的に動作するスケーラブルなソリューションが必要である。 ディープラーニングに基づく手法は、顕微鏡画像からコンピュータ支援による診断に成功している。 これらの方法には、マラリア原虫の感染した細胞とその生活段階を示す注釈画像が必要である。 LCMからの注記画像は、高精細顕微鏡(HCM)からの注記画像と比較して医療専門家の負担を著しく増大させる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.3283655201407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Malaria is a major health issue worldwide, and its diagnosis requires scalable solutions that can work effectively with low-cost microscopes (LCM). Deep learning-based methods have shown success in computer-aided diagnosis from microscopic images. However, these methods need annotated images that show cells affected by malaria parasites and their life stages. Annotating images from LCM significantly increases the burden on medical experts compared to annotating images from high-cost microscopes (HCM). For this reason, a practical solution would be trained on HCM images which should generalize well on LCM images during testing. While earlier methods adopted a multi-stage learning process, they did not offer an end-to-end approach. In this work, we present an end-to-end learning framework, named CodaMal (Contrastive Domain Adpation for Malaria). In order to bridge the gap between HCM (training) and LCM (testing), we propose a domain adaptive contrastive loss. It reduces the domain shift by promoting similarity between the representations of HCM and its corresponding LCM image, without imposing an additional annotation burden. In addition, the training objective includes object detection objectives with carefully designed augmentations, ensuring the accurate detection of malaria parasites. On the publicly available large-scale M5-dataset, our proposed method shows a significant improvement of 16% over the state-of-the-art methods in terms of the mean average precision metric (mAP), provides 21x speed up during inference, and requires only half learnable parameters than the prior methods. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: マラリアは世界中で大きな問題であり、診断には低コストの顕微鏡(LCM)で効果的に動作するスケーラブルなソリューションが必要である。 深層学習に基づく手法は、顕微鏡画像からのコンピュータ支援診断に成功している。 しかし、これらの方法はマラリア原虫とその生命ステージの影響を受ける細胞を示す注釈付き画像を必要とする。 LCMからの注記画像は,高精細顕微鏡(HCM)からの注記画像と比較して,医療専門家の負担を著しく増大させる。 このため、テスト中にlcmイメージをうまく一般化するhcmイメージで実用的なソリューションを訓練する必要があった。 初期の手法では多段階学習プロセスを採用していたが、エンドツーエンドのアプローチは提供しなかった。 本研究では,CodaMal(Contrastive Domain Adpation for Malaria)というエンドツーエンドの学習フレームワークを提案する。 HCM(トレーニング)とLCM(テスト)のギャップを埋めるため,ドメイン適応型コントラスト損失を提案する。 HCMの表現と対応するLCM画像との類似性を促進することで、付加的なアノテーション負担を伴わずにドメインシフトを低減する。 さらに、訓練目的には、念入りに設計された補足による対象検出目標が含まれ、マラリア原虫の正確な検出を確実にする。 大規模M5データセットでは,提案手法は平均平均精度測定値(mAP)で最先端の手法よりも16%向上し,推論中に21倍の高速化を実現し,従来の手法よりも半学習可能なパラメータしか必要としなかった。 私たちのコードは公開されています。

関連論文リスト

• Semi-Supervised Bone Marrow Lesion Detection from Knee MRI Segmentation Using Mask Inpainting Models [7.197545510697077]
  骨髄病変(BML)は膝関節症(OA)の重要な指標である MRIにおけるBMLの効果的な検出は、OAの診断と治療に不可欠である。 本稿では,高分解能膝関節MRIにおけるBML識別のためのマスク塗装モデルを用いた半教師付き局所異常検出法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T23:47:47Z)
• MLN-net: A multi-source medical image segmentation method for clustered microcalcifications using multiple layer normalization [8.969596531778121]
  本稿では,MLN-netという新しいフレームワークを提案する。 本稿では,異なる領域のクラスタ化マイクロ石灰化セグメンテーションにおけるMLN-netの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T05:56:30Z)
• AME-CAM: Attentive Multiple-Exit CAM for Weakly Supervised Segmentation on MRI Brain Tumor [20.70840352243769]
  本稿では,複数の解像度からアクティベーションマップを抽出し,階層的に集約し,予測精度を向上させる新しいCAM手法であるAME-CAMを提案する。 提案手法をBraTS 2021データセット上で評価し,最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T08:24:37Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)
• Mixed-UNet: Refined Class Activation Mapping for Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Multi-scale Inference [28.409679398886304]
  我々は、デコードフェーズに2つの並列分岐を持つMixed-UNetという新しいモデルを開発する。 地域病院や公開データセットから収集したデータセットに対して,いくつかの一般的なディープラーニングに基づくセグメンテーションアプローチに対して,設計したMixed-UNetを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T08:37:02Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
• Collaborative Unsupervised Domain Adaptation for Medical Image Diagnosis [102.40869566439514]
  我々は、Unsupervised Domain Adaptation (UDA)を通じて、対象タスクにおける学習を支援するために、関連ドメインからの豊富なラベル付きデータを活用しようとしている。 クリーンなラベル付きデータやサンプルを仮定するほとんどのUDAメソッドが等しく転送可能であるのとは異なり、協調的教師なしドメイン適応アルゴリズムを革新的に提案する。 提案手法の一般化性能を理論的に解析し,医用画像と一般画像の両方で実験的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T11:49:17Z)
• Segmentation of Cellular Patterns in Confocal Images of Melanocytic Lesions in vivo via a Multiscale Encoder-Decoder Network (MED-Net) [2.0487455621441377]
  マルチスケールデコーダネットワーク(MED-Net)は,パターンのクラスに定量的なラベル付けを行う。 メラノサイト病変の117個の反射共焦点顕微鏡(RCM)モザイクの非重畳分割について,本モデルを訓練・試験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-03T22:34:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。