論文の概要: Shifting Focus: From Global Semantics to Local Prominent Features in Swin-Transformer for Knee Osteoarthritis Severity Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09947v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 01:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 20:46:21.405592
• Title: Shifting Focus: From Global Semantics to Local Prominent Features in Swin-Transformer for Knee Osteoarthritis Severity Assessment
• Title（参考訳）: 変形性膝関節症に対するスキントランスフォーマーのグローバルセマンティックスから局所的特徴への転換
• Authors: Aymen Sekhri, Marouane Tliba, Mohamed Amine Kerkouri, Yassine Nasser, Aladine Chetouani, Alessandro Bruno, Rachid Jennane,
• Abstract要約: 我々はSwin Transformerの能力を利用して階層的な枠組みを通じて画像内の空間的依存関係を識別する。 我々の新しい貢献は、局所的な特徴表現を精細化し、分類器の最終的な分布に特化することにある。 Knee osteoArthritis (KOA) グレード分類のための2つの確立されたベンチマークを広範囲に検証した結果,本モデルは有意な堅牢性と精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.09313885494969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conventional imaging diagnostics frequently encounter bottlenecks due to manual inspection, which can lead to delays and inconsistencies. Although deep learning offers a pathway to automation and enhanced accuracy, foundational models in computer vision often emphasize global context at the expense of local details, which are vital for medical imaging diagnostics. To address this, we harness the Swin Transformer's capacity to discern extended spatial dependencies within images through the hierarchical framework. Our novel contribution lies in refining local feature representations, orienting them specifically toward the final distribution of the classifier. This method ensures that local features are not only preserved but are also enriched with task-specific information, enhancing their relevance and detail at every hierarchical level. By implementing this strategy, our model demonstrates significant robustness and precision, as evidenced by extensive validation of two established benchmarks for Knee OsteoArthritis (KOA) grade classification. These results highlight our approach's effectiveness and its promising implications for the future of medical imaging diagnostics. Our implementation is available on https://github.com/mtliba/KOA_NLCS2024
• Abstract（参考訳）: 従来の画像診断では手動検査によるボトルネックが頻繁に発生し、遅延や不整合につながる可能性がある。 ディープラーニングは、自動化と精度の向上の道筋を提供するが、コンピュータビジョンの基本モデルは、局所的な詳細を犠牲にしてグローバルな文脈を強調することが多く、医療画像診断に欠かせない。 そこで我々は,Swin Transformerの能力を活用し,階層的な枠組みを通じて画像内の空間依存性を識別する。 我々の新しい貢献は、局所的な特徴表現を精細化し、分類器の最終的な分布に特化することにある。 この方法は、局所的な特徴が保存されるだけでなく、タスク固有の情報に富み、各階層レベルでそれらの関連性と詳細性を高める。 本手法により, 膝関節症(KOA)分類の確立した2つの評価基準を広範囲に検証し, 本モデルの有効性と精度を検証した。 これらの結果は,医用画像診断の将来へのアプローチの有効性と今後の展望を浮き彫りにするものである。 私たちの実装はhttps://github.com/mtliba/KOA_NLCS2024で利用可能です。

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