論文の概要: YOLOv10 for Automated Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15689v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 14:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 14:30:36.517016
• Title: YOLOv10 for Automated Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-rays
• Title（参考訳）: 小児腰部外傷X線における自動破壊検出用YOLOv10
• Authors: Ammar Ahmed, Abdul Manaf,
• Abstract要約: 本研究は, 小児手首骨折の診断成績を評価するために, 様々なYOLOv10変異体を初めて評価したものである。 モデル複雑性の変化、アーキテクチャのスケーリング、デュアルラベル割り当て戦略の実装によって検出性能が向上する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4554686192257424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wrist fractures are highly prevalent among children and can significantly impact their daily activities, such as attending school, participating in sports, and performing basic self-care tasks. If not treated properly, these fractures can result in chronic pain, reduced wrist functionality, and other long-term complications. Recently, advancements in object detection have shown promise in enhancing fracture detection, with systems achieving accuracy comparable to, or even surpassing, that of human radiologists. The YOLO series, in particular, has demonstrated notable success in this domain. This study is the first to provide a thorough evaluation of various YOLOv10 variants to assess their performance in detecting pediatric wrist fractures using the GRAZPEDWRI-DX dataset. It investigates how changes in model complexity, scaling the architecture, and implementing a dual-label assignment strategy can enhance detection performance. Experimental results indicate that our trained model achieved mean average precision (mAP@50-95) of 51.9\% surpassing the current YOLOv9 benchmark of 43.3\% on this dataset. This represents an improvement of 8.6\%. The implementation code is publicly available at https://github.com/ammarlodhi255/YOLOv10-Fracture-Detection
• Abstract（参考訳）: 関節骨折は小児に多く見られ、学校への通学、スポーツへの参加、基本的なセルフケアなどの日常生活に大きな影響を及ぼす。 適切に治療しなければ、これらの骨折は慢性的な痛み、手首の機能低下、その他の長期合併症を引き起こす可能性がある。 近年、物体検出の進歩は、人間の放射線学者に匹敵する、あるいは超える精度のシステムを含む、骨折検出の強化を約束している。 特にYOLOシリーズは、この領域で顕著な成功を収めた。 本研究は, GRAZPEDWRI-DXデータセットを用いて, 小児手首骨折の診断成績を評価するために, 様々なYOLOv10変異体を徹底的に評価した最初のものである。 モデル複雑性の変化、アーキテクチャのスケーリング、デュアルラベル割り当て戦略の実装によって検出性能が向上する方法について検討する。 実験結果から,このデータセットの平均精度(mAP@50-95)は,現在のYOLOv9ベンチマークの43.3\%を上回った。 これは8.6\%の改善である。 実装コードはhttps://github.com/ammarlodhi255/YOLOv10-Fracture-Detectionで公開されている。

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