Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing Generalization Capabilities of Malaria Diagnostic Models from Thin Blood Smears

論文の概要: Assessing Generalization Capabilities of Malaria Diagnostic Models from Thin Blood Smears

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08792v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 15:04:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 15:03:59.349922
Title: Assessing Generalization Capabilities of Malaria Diagnostic Models from Thin Blood Smears
Title（参考訳）: 薄い血液スミアを用いたマラリア診断モデルの一般化能力の評価
Authors: Louise Guillon, Soheib Biga, Axel Puyo, Grégoire Pasquier, Valentin Foucher, Yendoubé E. Kantchire, Stéphane E. Sossou, Ameyo M. Dorkenoo, Laurent Bonnardot, Marc Thellier, Laurence Lachaud, Renaud Piarroux,
Abstract要約: 本研究は,4つの部位にわたる細い血液スミア画像からマラリア診断のためのCADモデルの一般化能力について検討した。以上の結果から, サイト固有のデータの導入により, モデルの性能が著しく向上し, より広範な臨床応用への道が開けることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Malaria remains a significant global health challenge, necessitating rapid and accurate diagnostic methods. While computer-aided diagnosis (CAD) tools utilizing deep learning have shown promise, their generalization to diverse clinical settings remains poorly assessed. This study evaluates the generalization capabilities of a CAD model for malaria diagnosis from thin blood smear images across four sites. We explore strategies to enhance generalization, including fine-tuning and incremental learning. Our results demonstrate that incorporating site-specific data significantly improves model performance, paving the way for broader clinical application.
Abstract（参考訳）: マラリアは依然として重要な世界的な健康問題であり、迅速かつ正確な診断方法を必要とする。深層学習を利用したコンピュータ支援診断(CAD)ツールは有望であるが, 多様な臨床環境への一般化はいまだに不十分である。本研究は,4つの部位にわたる細い血液スミア画像からマラリア診断のためのCADモデルの一般化能力について検討した。我々は、微調整や漸進的な学習を含む一般化を強化する戦略を探求する。以上の結果から, サイト固有のデータの導入により, モデルの性能が著しく向上し, より広範な臨床応用への道が開けることが示唆された。

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