論文の概要: CodaMal: Contrastive Domain Adaptation for Malaria Detection in Low-Cost Microscopes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10478v2
- Date: Sat, 12 Oct 2024 00:46:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:03:58.778112
- Title: CodaMal: Contrastive Domain Adaptation for Malaria Detection in Low-Cost Microscopes
- Title（参考訳）: CodaMal:低コスト顕微鏡におけるマラリア検出のための対照的なドメイン適応
- 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）: 51.5625352379093
- License:
- 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 improvement during inference and requires only half of the learnable parameters used in prior methods. Our code is publicly available: https://daveishan.github.io/codamal-webpage/.
- 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。
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。
しかし、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。
このため、テスト中にLCM画像によく当てはまるHCM画像に対して、実用的な解決策を訓練する。
以前の手法ではマルチステージの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されなかった。
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、トレーニング目的には、慎重に設計された拡張を伴う対象検出目標が含まれており、マラリア原虫の正確な検出が保証されている。
提案手法は, 大規模M5データセットにおいて, 平均平均精度測定値(mAP)を用いて, 最先端手法よりも16%向上し, 推論において21倍の速度向上を実現し, 従来の手法では学習可能なパラメータの半分しか必要としなかった。
私たちのコードは、https://daveishan.github.io/codamal-webpage/.com/で公開されている。
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