Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Accurate Pneumonia Detection Using a Novel Multi-Scale Transformer Approach

論文の概要: Efficient and Accurate Pneumonia Detection Using a Novel Multi-Scale Transformer Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04290v2
Date: Sun, 3 Nov 2024 11:51:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 12:22:45.568450
Title: Efficient and Accurate Pneumonia Detection Using a Novel Multi-Scale Transformer Approach
Title（参考訳）: マルチスケールトランスを用いた高効率かつ高精度肺炎検出
Authors: Alireza Saber, Pouria Parhami, Alimohammad Siahkarzadeh, Mansoor Fateh, Amirreza Fateh,
Abstract要約: 胸部X線からの肺炎検出を促進するために,ディープラーニングとトランスフォーマーに基づく注意機構を組み合わせた新しいアプローチを提案する。本手法は,トランスUNetモデルを用いて肺のセグメンテーションから開始する。提案手法は,Kermanyデータセットで92.79%,Cohenデータセットで95.11%の精度を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2233362977312945
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pneumonia, a severe respiratory disease, poses significant diagnostic challenges, especially in underdeveloped regions. Traditional diagnostic methods, such as chest X-rays, suffer from variability in interpretation among radiologists, necessitating reliable automated tools. In this study, we propose a novel approach combining deep learning and transformer-based attention mechanisms to enhance pneumonia detection from chest X-rays. Our method begins with lung segmentation using a TransUNet model that integrates our specialized transformer module, which has fewer parameters compared to common transformers while maintaining performance. This model is trained on the "Chest Xray Masks and Labels" dataset and then applied to the Kermany and Cohen datasets to isolate lung regions, enhancing subsequent classification tasks. For classification, we employ pre-trained ResNet models (ResNet-50 and ResNet-101) to extract multi-scale feature maps, processed through our modified transformer module. By employing our specialized transformer, we attain superior results with significantly fewer parameters compared to common transformer models. Our approach achieves high accuracy rates of 92.79% on the Kermany dataset and 95.11% on the Cohen dataset, ensuring robust and efficient performance suitable for resource-constrained environments. "https://github.com/amirrezafateh/Multi-Scale-Transformer-Pneumonia"
Abstract（参考訳）: 重篤な呼吸器疾患である肺炎は、特に未発達の地域では重大な診断上の課題を引き起こす。胸部X線などの従来の診断法は、信頼できる自動化ツールを必要とする放射線技師の間で解釈のばらつきに悩まされている。本研究では,胸部X線からの肺炎検出を促進するために,ディープラーニングとトランスフォーマーに基づく注意機構を組み合わせた新しいアプローチを提案する。提案手法は,TransUNetモデルを用いて肺の分画から開始する。このモデルは、"Chest Xray Masks and Labels"データセットに基づいてトレーニングされ、KermanyとCohenデータセットに適用して、肺領域を分離し、その後の分類タスクを強化する。分類には事前訓練されたResNetモデル(ResNet-50とResNet-101)を用いてマルチスケールの特徴マップを抽出し、修正したトランスフォーマーモジュールを通して処理する。特殊変圧器を用いることで、一般的な変圧器モデルに比べてパラメータが大幅に少ない優れた結果が得られる。提案手法は,Kermanyデータセットで92.79%,Cohenデータセットで95.11%の精度を実現し,資源制約環境に適した堅牢で効率的な性能を実現する。『https://github.com/amirrezafateh/Multi-Scale-Transformer-Pneumonia』

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