論文の概要: Deep Learning Method to Predict Wound Healing Progress Based on Collagen Fibers in Wound Tissue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05297v1
- Date: Wed, 8 May 2024 13:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 15:12:05.300075
- Title: Deep Learning Method to Predict Wound Healing Progress Based on Collagen Fibers in Wound Tissue
- Title（参考訳）: 創傷組織中のコラーゲン繊維を用いた創傷治癒進展予測のための深層学習法
- Authors: Juan He, Xiaoyan Wang, Long Chen, Yunpeng Cai, Zhengshan Wang,
- Abstract要約: 本稿では,創傷治癒の進展を予測するために,深層学習に基づく革新的なアプローチを提案する。
創傷治癒の6段階を82%の精度で分類した。
我々の知る限り,本提案モデルは創傷治癒過程を予測するための,最初の深層学習に基づく分類モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.91170345684227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wound healing is a complex process involving changes in collagen fibers. Accurate monitoring of these changes is crucial for assessing the progress of wound healing and has significant implications for guiding clinical treatment strategies and drug screening. However, traditional quantitative analysis methods focus on spatial characteristics such as collagen fiber alignment and variance, lacking threshold standards to differentiate between different stages of wound healing. To address this issue, we propose an innovative approach based on deep learning to predict the progression of wound healing by analyzing collagen fiber features in histological images of wound tissue. Leveraging the unique learning capabilities of deep learning models, our approach captures the feature variations of collagen fibers in histological images from different categories and classifies them into various stages of wound healing. To overcome the limited availability of histological image data, we employ a transfer learning strategy. Specifically, we fine-tune a VGG16 model pretrained on the ImageNet dataset to adapt it to the classification task of histological images of wounds. Through this process, our model achieves 82% accuracy in classifying six stages of wound healing. Furthermore, to enhance the interpretability of the model, we employ a class activation mapping technique called LayerCAM. LayerCAM reveals the image regions on which the model relies when making predictions, providing transparency to the model's decision-making process. This visualization not only helps us understand how the model identifies and evaluates collagen fiber features but also enhances trust in the model's prediction results. To the best of our knowledge, our proposed model is the first deep learning-based classification model used for predicting wound healing stages.
- Abstract（参考訳）: 創傷治癒はコラーゲン繊維の変化を伴う複雑な過程である。
これらの変化の正確なモニタリングは、創傷治癒の進行を評価するために重要であり、臨床治療戦略の指導や薬物スクリーニングに重要な意味を持つ。
しかし、従来の定量分析手法はコラーゲン繊維のアライメントや分散といった空間特性に焦点を合わせており、創傷治癒の異なる段階を区別するための閾値基準が欠如している。
そこで本研究では, 創傷組織の組織像におけるコラーゲン繊維の特徴を解析し, 創傷治癒の進展を予測するために, 深層学習に基づく革新的なアプローチを提案する。
深層学習モデルのユニークな学習能力を生かして, 組織像中のコラーゲン繊維の特徴的特徴を抽出し, 創傷治癒の様々な段階に分類する。
画像データのヒストロジ的利用の限界を克服するため,我々は移動学習戦略を採用している。
具体的には、ImageNetデータセットで事前訓練されたVGG16モデルを微調整し、傷の組織像の分類タスクに適応させる。
この過程で,創傷治癒の6段階を82%の精度で分類した。
さらに、モデルの解釈可能性を高めるために、LayerCAMと呼ばれるクラスのアクティベーションマッピング手法を用いる。
LayerCAMは、予測を行う際にモデルが依存するイメージ領域を明らかにし、モデルの意思決定プロセスに透明性を提供する。
この可視化は、モデルがどのようにコラーゲン繊維の特徴を特定し評価するかを理解するのに役立つだけでなく、モデルの予測結果に対する信頼を高めるのにも役立ちます。
我々の知る限り,本提案モデルは創傷治癒過程を予測するための,最初の深層学習に基づく分類モデルである。
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