論文の概要: CAF-YOLO: A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01897v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 01:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:01:12.230108
• Title: CAF-YOLO: A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery
• Title（参考訳）: 生体画像におけるマルチスケール病変検出のためのロバストフレームワークCAF-YOLO
• Authors: Zilin Chen, Shengnan Lu,
• Abstract要約: CAF-YOLOは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの強みを活用する、医学的対象検出のための、巧妙で堅牢な方法である。 ACFMモジュールはグローバル機能とローカル機能の両方のモデリングを強化し、長期的な機能依存のキャプチャを可能にする。 MSNNは多様なスケールにまたがる特徴を抽出することで、マルチスケールの情報集約を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0682074616451595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection is of paramount importance in biomedical image analysis, particularly for lesion identification. While current methodologies are proficient in identifying and pinpointing lesions, they often lack the precision needed to detect minute biomedical entities (e.g., abnormal cells, lung nodules smaller than 3 mm), which are critical in blood and lung pathology. To address this challenge, we propose CAF-YOLO, based on the YOLOv8 architecture, a nimble yet robust method for medical object detection that leverages the strengths of convolutional neural networks (CNNs) and transformers. To overcome the limitation of convolutional kernels, which have a constrained capacity to interact with distant information, we introduce an attention and convolution fusion module (ACFM). This module enhances the modeling of both global and local features, enabling the capture of long-term feature dependencies and spatial autocorrelation. Additionally, to improve the restricted single-scale feature aggregation inherent in feed-forward networks (FFN) within transformer architectures, we design a multi-scale neural network (MSNN). This network improves multi-scale information aggregation by extracting features across diverse scales. Experimental evaluations on widely used datasets, such as BCCD and LUNA16, validate the rationale and efficacy of CAF-YOLO. This methodology excels in detecting and precisely locating diverse and intricate micro-lesions within biomedical imagery. Our codes are available at https://github.com/xiaochen925/CAF-YOLO.
• Abstract（参考訳）: 物体検出は生体画像解析において最重要であり、特に病変の同定に重要である。 現在の方法では病変の特定と特定に長けているが、血液や肺病理に重要な微小な生医学的実体(例:異常細胞、肺結節3mm未満)を検出するのに必要な精度が欠如していることが多い。 この課題に対処するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの強みを活用した,医療オブジェクト検出のためのニブルで堅牢な手法であるYOLOv8アーキテクチャに基づくCAF-YOLOを提案する。 情報交換能力に制約のある畳み込みカーネルの制限を克服するため,注意・畳み込み融合モジュール(ACFM)を導入する。 このモジュールはグローバルな特徴と局所的な特徴の両方のモデリングを強化し、長期的特徴の依存関係と空間的自己相関をキャプチャする。 さらに、トランスアーキテクチャ内のフィードフォワードネットワーク(FFN)に固有の制限付き単一スケール特徴集約を改善するために、マルチスケールニューラルネットワーク(MSNN)を設計する。 このネットワークは,多様なスケールで特徴を抽出することで,マルチスケール情報収集を改善する。 BCCDやLUNA16のような広く使われているデータセットに対する実験的な評価は、CAF-YOLOの合理的性と有効性を検証する。 この手法は、生体画像中の多種多様な複雑なマイクロレジオンを検出し、正確に見つけ出すのに優れている。 私たちのコードはhttps://github.com/xiaochen925/CAF-YOLOで公開されています。

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