Fugu-MT 論文翻訳(概要): Iterative Refinement Strategy for Automated Data Labeling: Facial Landmark Diagnosis in Medical Imaging

論文の概要: Iterative Refinement Strategy for Automated Data Labeling: Facial Landmark Diagnosis in Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05348v1
Date: Mon, 8 Apr 2024 09:33:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 14:54:22.266620
Title: Iterative Refinement Strategy for Automated Data Labeling: Facial Landmark Diagnosis in Medical Imaging
Title（参考訳）: 自動ラベリングのための反復的リファインメント戦略:医用画像における顔のランドマーク診断
Authors: Yu-Hsi Chen,
Abstract要約: 本稿では,顔のランドマーク診断における自動ラベリングのための反復的改善戦略を提案する。提案手法は,手作業による介入の軽減とラベル品質の向上を両立させる。本研究は, 医用画像における深層学習システムの能力を高めるために, 自動ラベリングにおける反復的改善の重要性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03464344220266879
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automated data labeling techniques are crucial for accelerating the development of deep learning models, particularly in complex medical imaging applications. However, ensuring accuracy and efficiency remains challenging. This paper presents iterative refinement strategies for automated data labeling in facial landmark diagnosis to enhance accuracy and efficiency for deep learning models in medical applications, including dermatology, plastic surgery, and ophthalmology. Leveraging feedback mechanisms and advanced algorithms, our approach iteratively refines initial labels, reducing reliance on manual intervention while improving label quality. Through empirical evaluation and case studies, we demonstrate the effectiveness of our proposed strategies in deep learning tasks across medical imaging domains. Our results highlight the importance of iterative refinement in automated data labeling to enhance the capabilities of deep learning systems in medical imaging applications.
Abstract（参考訳）: データの自動ラベリング技術は、特に複雑な医用画像の応用において、ディープラーニングモデルの開発を加速するために不可欠である。しかし、精度と効率の確保は依然として困難である。本稿では, 皮膚科, 整形外科, 眼科などの医療応用における深層学習モデルの精度と効率を高めるために, 顔のランドマーク診断における自動データラベリングの反復的改善戦略を提案する。フィードバック機構と高度なアルゴリズムを活用することで、我々のアプローチは初期ラベルを反復的に洗練し、手作業による介入への依存を軽減し、ラベルの品質を改善します。実験的評価とケーススタディを通じて,医用画像領域にわたる深層学習課題における提案手法の有効性を実証した。本研究は, 医用画像における深層学習システムの能力を高めるために, 自動ラベリングにおける反復的改善の重要性を強調した。

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