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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04290v3
• Date: Sun, 26 Jan 2025 17:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:41.244025
• 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: 肺炎検出のための新しいマルチスケールトランスフォーマー手法を提案する。 本手法は肺の分節と分類を統一的な枠組みに統合する。 我々の手法は、"Kermany"データセットで93.75%の精度、"Cohen"データセットで96.04%の精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2233362977312945
• License:
• Abstract: Pneumonia, a prevalent respiratory infection, remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, particularly among vulnerable populations. Chest X-rays serve as a primary tool for pneumonia detection; however, variations in imaging conditions and subtle visual indicators complicate consistent interpretation. Automated tools can enhance traditional methods by improving diagnostic reliability and supporting clinical decision-making. In this study, we propose a novel multi-scale transformer approach for pneumonia detection that integrates lung segmentation and classification into a unified framework. Our method introduces a lightweight transformer-enhanced TransUNet for precise lung segmentation, achieving a Dice score of 95.68% on the "Chest X-ray Masks and Labels" dataset with fewer parameters than traditional transformers. For classification, we employ pre-trained ResNet models (ResNet-50 and ResNet-101) to extract multi-scale feature maps, which are then processed through a modified transformer module to enhance pneumonia detection. This integration of multi-scale feature extraction and lightweight transformer modules ensures robust performance, making our method suitable for resource-constrained clinical environments. Our approach achieves 93.75% accuracy on the "Kermany" dataset and 96.04% accuracy on the "Cohen" dataset, outperforming existing methods while maintaining computational efficiency. This work demonstrates the potential of multi-scale transformer architectures to improve pneumonia diagnosis, offering a scalable and accurate solution to global healthcare challenges."https://github.com/amirrezafateh/Multi-Scale-Transformer-Pneumonia"
• Abstract（参考訳）: 主な呼吸器感染症である肺炎は、特に脆弱な人口の中で、世界中で致死率と死亡率の主な原因となっている。 胸部X線は肺炎検出の主要なツールであるが、画像条件や微妙な視覚指標の変化は、一貫した解釈を複雑にする。 診断信頼性を改善し、臨床的意思決定をサポートすることにより、従来の方法を強化することができる。 本研究では,肺の分画と分類を統一的な枠組みに統合した,肺炎検出のための新しいマルチスケールトランスフォーマーアプローチを提案する。 提案手法では,従来のトランスフォーマーよりも少ないパラメータで,Diceスコア95.68%を"Chest X-ray Masks and Labels"データセットで達成する。 分類には、事前訓練されたResNetモデル(ResNet-50および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して肺炎検出を強化する。 マルチスケールの特徴抽出と軽量トランスフォーマーモジュールの統合により,ロバストな性能が確保され,資源制約のある臨床環境に適した方法が得られた。 提案手法は,"Kermany"データセットで93.75%の精度,"Cohen"データセットで96.04%の精度を実現し,計算効率を保ちながら既存の手法より優れていた。 この研究は、肺炎の診断を改善するためのマルチスケールトランスフォーマーアーキテクチャの可能性を示し、グローバル医療の課題に対するスケーラブルで正確な解決策を提供する。 『https://github.com/amirrezafateh/Multi-Scale-Transformer-Pneumonia』

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