論文の概要: M2ANET: Mobile Malaria Attention Network for efficient classification of plasmodium parasites in blood cells
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14242v1
- Date: Thu, 23 May 2024 07:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 18:34:03.160821
- Title: M2ANET: Mobile Malaria Attention Network for efficient classification of plasmodium parasites in blood cells
- Title（参考訳）: M2ANET:血液中のプラスミジウム寄生虫の効率的な分類のための移動マラリア注意ネットワーク
- Authors: Salam Ahmed Ali, Peshraw Salam Abdulqadir, Shan Ali Abdullah, Haruna Yunusa,
- Abstract要約: マラリアはPlasmodium parasites(プラスモジウム・寄生虫)によって引き起こされる致命的な伝染病であり、世界中の公衆衛生問題を引き起こす。
深層学習技術は医用画像解析タスクにおいて顕著に成功し、診断精度を向上させるための有望な道を提供する。
血液細胞画像中のプラスモジウム寄生虫の効率的な分類のためのハイブリッド移動モデルであるM2ANET(Mobile Malaria Attention Network)を提案する。
- 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: Malaria is a life-threatening infectious disease caused by Plasmodium parasites, which poses a significant public health challenge worldwide, particularly in tropical and subtropical regions. Timely and accurate detection of malaria parasites in blood cells is crucial for effective treatment and control of the disease. In recent years, deep learning techniques have demonstrated remarkable success in medical image analysis tasks, offering promising avenues for improving diagnostic accuracy, with limited studies on hybrid mobile models due to the complexity of combining two distinct models and the significant memory demand of self-attention mechanism especially for edge devices. In this study, we explore the potential of designing a hybrid mobile model for efficient classification of plasmodium parasites in blood cell images. Therefore, we present M2ANET (Mobile Malaria Attention Network). The model integrates MBConv3 (MobileNetV3 blocks) for efficient capturing of local feature extractions within blood cell images and a modified global-MHSA (multi-head self-attention) mechanism in the latter stages of the network for capturing global context. Through extensive experimentation on benchmark, we demonstrate that M2ANET outperforms some state-of-the-art lightweight and mobile networks in terms of both accuracy and efficiency. Moreover, we discuss the potential implications of M2ANET in advancing malaria diagnosis and treatment, highlighting its suitability for deployment in resource-constrained healthcare settings. The development of M2ANET represents a significant advancement in the pursuit of efficient and accurate malaria detection, with broader implications for medical image analysis and global healthcare initiatives.
- Abstract（参考訳）: マラリアはPlasmodium parasites(プラスモジウム・寄生虫)による致命的な感染症であり、特に熱帯地域や亜熱帯地域では公衆衛生上の大きな課題となっている。
血液細胞中のマラリア原虫のタイムリーかつ正確な検出は、疾患の効果的な治療と制御に不可欠である。
近年、深層学習技術は医療画像解析タスクにおいて顕著に成功し、診断精度を向上させるための有望な方法を提供しており、2つの異なるモデルの組み合わせの複雑さと、特にエッジデバイスにおける自己保持機構の顕著なメモリ要求によるハイブリッドモバイルモデルの研究が限られている。
本研究では,血液細胞画像中のプラスモジウム寄生虫の効率的な分類のためのハイブリッド移動モデルの設計の可能性を検討する。
そこで我々は,M2ANET (Mobile Malaria Attention Network)を提案する。
このモデルはMBConv3 (MobileNetV3 block) を統合して、血液細胞画像内の局所的特徴抽出を効率的にキャプチャし、グローバルコンテキストをキャプチャするネットワークの後半に修正されたグローバルMHSA(multi-head self-attention)機構を組み込む。
ベンチマーク実験により、M2ANETは、精度と効率の両面で、最先端の軽量・モバイルネットワークよりも優れていることを示した。
さらに,M2ANETがマラリアの診断・治療の進展にもたらす影響について考察し,資源制約のある医療環境への展開に適したことを明らかにする。
M2ANETの開発は、効率的かつ正確なマラリア検出の追求において、医療画像分析やグローバルヘルスケアイニシアチブに幅広い意味を持つ重要な進歩を示している。
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