Fugu-MT 論文翻訳(概要): WCEbleedGen: A wireless capsule endoscopy dataset and its benchmarking for automatic bleeding classification, detection, and segmentation

論文の概要: WCEbleedGen: A wireless capsule endoscopy dataset and its benchmarking for automatic bleeding classification, detection, and segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12466v1
Date: Thu, 22 Aug 2024 15:06:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 13:22:23.170468
Title: WCEbleedGen: A wireless capsule endoscopy dataset and its benchmarking for automatic bleeding classification, detection, and segmentation
Title（参考訳）: WCEbleedGen:ワイヤレスカプセル内視鏡データセットとその自動出血分類、検出、セグメンテーションのためのベンチマーク
Authors: Palak Handa, Manas Dhir, Amirreza Mahbod, Florian Schwarzhans, Ramona Woitek, Nidhi Goel, Deepak Gunjan,
Abstract要約: 本研究は,WCEbleedGenという医用注釈付きWCEデータセットの開発に焦点を当てた。さまざまなインターネットリソースや既存のWCEデータセットから収集された2,618個のWCE出血フレームと非出血フレームで構成されている。データセットは高品質で、クラスバランスが取れており、単一の出血部位と複数の出血部位を含んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.983557519606656
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Computer-based analysis of Wireless Capsule Endoscopy (WCE) is crucial. However, a medically annotated WCE dataset for training and evaluation of automatic classification, detection, and segmentation of bleeding and non-bleeding frames is currently lacking. The present work focused on development of a medically annotated WCE dataset called WCEbleedGen for automatic classification, detection, and segmentation of bleeding and non-bleeding frames. It comprises 2,618 WCE bleeding and non-bleeding frames which were collected from various internet resources and existing WCE datasets. A comprehensive benchmarking and evaluation of the developed dataset was done using nine classification-based, three detection-based, and three segmentation-based deep learning models. The dataset is of high-quality, is class-balanced and contains single and multiple bleeding sites. Overall, our standard benchmark results show that Visual Geometric Group (VGG) 19, You Only Look Once version 8 nano (YOLOv8n), and Link network (Linknet) performed best in automatic classification, detection, and segmentation-based evaluations, respectively. Automatic bleeding diagnosis is crucial for WCE video interpretations. This diverse dataset will aid in developing of real-time, multi-task learning-based innovative solutions for automatic bleeding diagnosis in WCE. The dataset and code are publicly available at https://zenodo.org/records/10156571 and https://github.com/misahub2023/Benchmarking-Codes-of-the-WCEBleedGen-dataset.
Abstract（参考訳）: 無線カプセル内視鏡(WCE)のコンピュータによる解析が重要である。しかし, 自動分類, 検出, セグメンテーションの訓練と評価のための医学的注釈付きWCEデータセットは, 現在不足している。本研究は,出血フレームと非出血フレームの自動分類,検出,セグメンテーションのための医用注釈付きWCEデータセットWCEbleedGenの開発に焦点を当てた。さまざまなインターネットリソースや既存のWCEデータセットから収集された2,618個のWCE出血フレームと非出血フレームで構成されている。開発したデータセットの総合的なベンチマークと評価は,9つの分類ベース,3つの検出ベース,および3つのセグメンテーションベースディープラーニングモデルを用いて行った。データセットは高品質で、クラスバランスが取れており、単一の出血部位と複数の出血部位を含んでいる。ベンチマークの結果,Visual Geometric Group (VGG) 19, You Only Look Once バージョン8 nano (YOLOv8n), Link Network (Linknet)はそれぞれ,自動分類,検出,セグメンテーションに基づく評価において最善であった。 WCEビデオの解釈には自動出血診断が不可欠である。この多様なデータセットは、WCEにおける自動出血診断のためのリアルタイムなマルチタスク学習ベースの革新的なソリューションの開発に役立つだろう。データセットとコードはhttps://zenodo.org/records/10156571とhttps://github.com/misahub2023/Benchmarking-Codes-of-WCEBleedGen-datasetで公開されている。

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