論文の概要: Mobile Application for Oral Disease Detection using Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12044v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 16:41:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 07:56:27.261977
- Title: Mobile Application for Oral Disease Detection using Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレートラーニングを用いた口腔疾患検出のモバイル応用
- Authors: Shankara Narayanan V, Sneha Varsha M, Syed Ashfaq Ahmed, Guruprakash J,
- Abstract要約: 対象物検出のためのフェデレートラーニング(FL)は,患者の口腔画像データの感度が高いため,本症例に有効である。
FLは、ローカルデバイスでオブジェクト検出に使用されるイメージを格納し、エッジ上でモデルをトレーニングすることで、データのプライバシを保証する。
我々はユーザフレンドリーなソリューションを提供するモバイルアプリOralHを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The mouth, often regarded as a window to the internal state of the body, plays an important role in reflecting one's overall health. Poor oral hygiene has far-reaching consequences, contributing to severe conditions like heart disease, cancer, and diabetes, while inadequate care leads to discomfort, pain, and costly treatments. Federated Learning (FL) for object detection can be utilized for this use case due to the sensitivity of the oral image data of the patients. FL ensures data privacy by storing the images used for object detection on the local device and trains the model on the edge. The updated weights are federated to a central server where all the collected weights are updated via The Federated Averaging algorithm. Finally, we have developed a mobile app named OralH which provides user-friendly solutions, allowing people to conduct self-assessments through mouth scans and providing quick oral health insights. Upon detection of the issues, the application alerts the user about potential oral health concerns or diseases and provides details about dental clinics in the user's locality. Designed as a Progressive Web Application (PWA), the platform ensures ubiquitous access, catering to users across devices for a seamless experience. The application aims to provide state-of-the-art segmentation and detection techniques, leveraging the YOLOv8 object detection model to identify oral hygiene issues and diseases. This study deals with the benefits of leveraging FL in healthcare with promising real-world results.
- Abstract（参考訳）: 口は身体の内部状態の窓と見なされることが多く、全身の健康を反映する重要な役割を担っている。
口腔衛生の悪化は、心臓病、がん、糖尿病などの重篤な疾患に寄与するが、不適切なケアは不快感、痛み、費用がかかる治療に繋がる。
対象物検出のためのフェデレートラーニング(FL)は,患者の口腔画像データの感度が高いため,本症例に有効である。
FLは、ローカルデバイスでオブジェクト検出に使用されるイメージを格納し、エッジ上でモデルをトレーニングすることで、データのプライバシを保証する。
更新されたウェイトは中央サーバにフェデレーションされ、収集されたウェイトはすべてThe Federated Averagingアルゴリズムを介して更新される。
最後に、ユーザフレンドリーなソリューションを提供するモバイルアプリOralHを開発しました。
問題を検知すると、アプリケーションは患者に口腔の健康上の懸念や病気について警告し、患者の地域にある歯科診療所の詳細を提供する。
プログレッシブWebアプリケーション(PWA)として設計されたこのプラットフォームは、デバイス間のシームレスなエクスペリエンスのために、ユビキタスアクセスを保証する。
このアプリケーションは、YOLOv8オブジェクト検出モデルを利用して、口腔衛生問題や疾患を識別し、最先端のセグメンテーションと検出技術を提供することを目的としている。
本研究は,医療におけるFL活用のメリットを実世界の有望な成果として扱う。
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