論文の概要: Incorporating Improved Sinusoidal Threshold-based Semi-supervised Method and Diffusion Models for Osteoporosis Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06498v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 08:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:50:16.732977
• Title: Incorporating Improved Sinusoidal Threshold-based Semi-supervised Method and Diffusion Models for Osteoporosis Diagnosis
• Title（参考訳）: Sinusoidal Threshold-based Semi-supervised Methodと骨粗しょう診断のための拡散モデルの導入
• Authors: Wenchi Ke
• Abstract要約: 骨粗しょう症は、患者の生活の質に深刻な影響を及ぼす一般的な骨格疾患である。 従来の骨粗しょう症診断法は高価で複雑である。 本論文は, 有用性, 正確性, 低コストの利点を有する患者の画像データに基づいて, 骨粗しょう症を自動的に診断することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Osteoporosis is a common skeletal disease that seriously affects patients' quality of life. Traditional osteoporosis diagnosis methods are expensive and complex. The semi-supervised model based on diffusion model and class threshold sinusoidal decay proposed in this paper can automatically diagnose osteoporosis based on patient's imaging data, which has the advantages of convenience, accuracy, and low cost. Unlike previous semi-supervised models, all the unlabeled data used in this paper are generated by the diffusion model. Compared with real unlabeled data, synthetic data generated by the diffusion model show better performance. In addition, this paper proposes a novel pseudo-label threshold adjustment mechanism, Sinusoidal Threshold Decay, which can make the semi-supervised model converge more quickly and improve its performance. Specifically, the method is tested on a dataset including 749 dental panoramic images, and its achieved leading detect performance and produces a 80.10% accuracy.
• Abstract（参考訳）: オステオポローシス(osteoporosis)は、患者の生活の質に深刻な影響を及ぼす一般的な骨格疾患である。 従来の骨ポローシスの診断方法は高価で複雑である。 本論文で提案する拡散モデルとクラス閾値正弦波崩壊に基づく半教師付きモデルでは, 有用性, 正確性, 低コストの利点を有する患者の画像データに基づいて骨粗しょう症を自動的に診断することができる。 従来の半教師付きモデルとは異なり、この論文で使われるラベルなしのデータはすべて拡散モデルによって生成される。 実際のラベル付きデータと比較すると,拡散モデルにより生成された合成データの性能は向上した。 さらに,半教師付きモデルがより高速に収束し,その性能を向上させるための擬似ラベル閾値調整機構である正弦波閾値減衰法を提案する。 具体的には、749の歯科用パノラマ画像を含むデータセット上で試験を行い、その検出性能を最大とし、80.10%の精度が得られる。

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