論文の概要: Improving Dental Diagnostics: Enhanced Convolution with Spatial Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08114v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 01:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 19:18:18.599691
• Title: Improving Dental Diagnostics: Enhanced Convolution with Spatial Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 歯科診断の改善:空間的注意機構による畳み込みの促進
• Authors: Shahriar Rezaie, Neda Saberitabar, Elnaz Salehi,
• Abstract要約: 本稿では,SimAMアテンションモジュールと統合されたResNet50アーキテクチャを改良し,歯科画像における限られたコントラストの課題に対処する。 本モデルでは,F1スコアの0.676を達成し,様々な特徴抽出技術に対して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has emerged as a transformative tool in healthcare, offering significant advancements in dental diagnostics by analyzing complex imaging data. This paper presents an enhanced ResNet50 architecture, integrated with the SimAM attention module, to address the challenge of limited contrast in dental images and optimize deep learning performance while mitigating computational demands. The SimAM module, incorporated after the second ResNet block, refines feature extraction by capturing spatial dependencies and enhancing significant features. Our model demonstrates superior performance across various feature extraction techniques, achieving an F1 score of 0.676 and outperforming traditional architectures such as VGG, EfficientNet, DenseNet, and AlexNet. This study highlights the effectiveness of our approach in improving classification accuracy and robustness in dental image analysis, underscoring the potential of deep learning to enhance diagnostic accuracy and efficiency in dental care. The integration of advanced AI models like ours is poised to revolutionize dental diagnostics, contributing to better patient outcomes and the broader adoption of AI in dentistry.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は医療の変革的ツールとして登場し、複雑な画像データを分析することによって歯科診断の大幅な進歩を提供している。 本稿では,SimAMアテンションモジュールと統合されたResNet50アーキテクチャを改良し,歯科画像における限られたコントラストの課題に対処し,計算要求を緩和しつつディープラーニング性能を最適化する。 第2のResNetブロックの後に組み込まれたSimAMモジュールは、空間的依存関係をキャプチャし、重要な機能を強化することで特徴抽出を洗練する。 本モデルは,F1スコア0.676を達成し,VGG,EfficientNet,DenseNet,AlexNetといった従来のアーキテクチャよりも優れた性能を示す。 本研究は, 歯科画像解析における分類精度とロバスト性の向上に対するアプローチの有効性を強調し, 深層学習の可能性を強調し, 歯科医療における診断精度と効率性を高めることを目的とした。 私たちのような先進的なAIモデルの統合は、歯科診断に革命をもたらす可能性がある。

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