Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weakly Supervised Object Detection for Automatic Tooth-marked Tongue Recognition

論文の概要: Weakly Supervised Object Detection for Automatic Tooth-marked Tongue Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16451v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 11:31:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 14:02:47.169780
Title: Weakly Supervised Object Detection for Automatic Tooth-marked Tongue Recognition
Title（参考訳）: 歯のマーク付き舌の自動認識のための弱監視対象検出
Authors: Yongcun Zhang, Jiajun Xu, Yina He, Shaozi Li, Zhiming Luo, Huangwei Lei,
Abstract要約: 伝統中国医学(TCM)における舌の診断は、個人の健康状態を反映する重要な診断方法である。歯印のある舌を識別する伝統的な方法は、実践者の経験に依存しているため主観的で矛盾する。本稿では,視覚変換器と複数インスタンス学習WSVMを用いた全自動Weakly Supervised法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.34036038278796
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Tongue diagnosis in Traditional Chinese Medicine (TCM) is a crucial diagnostic method that can reflect an individual's health status. Traditional methods for identifying tooth-marked tongues are subjective and inconsistent because they rely on practitioner experience. We propose a novel fully automated Weakly Supervised method using Vision transformer and Multiple instance learning WSVM for tongue extraction and tooth-marked tongue recognition. Our approach first accurately detects and extracts the tongue region from clinical images, removing any irrelevant background information. Then, we implement an end-to-end weakly supervised object detection method. We utilize Vision Transformer (ViT) to process tongue images in patches and employ multiple instance loss to identify tooth-marked regions with only image-level annotations. WSVM achieves high accuracy in tooth-marked tongue classification, and visualization experiments demonstrate its effectiveness in pinpointing these regions. This automated approach enhances the objectivity and accuracy of tooth-marked tongue diagnosis. It provides significant clinical value by assisting TCM practitioners in making precise diagnoses and treatment recommendations. Code is available at https://github.com/yc-zh/WSVM.
Abstract（参考訳）: 伝統中国医学(TCM)における舌の診断は、個人の健康状態を反映する重要な診断方法である。歯印のある舌を識別する伝統的な方法は、実践者の経験に依存しているため主観的で矛盾する。本稿では,視覚変換器と複数インスタンス学習WSVMを用いた,舌抽出と歯印付き舌認識のための完全自動化Weakly Supervised法を提案する。本手法はまず,臨床画像から舌領域を正確に検出し,抽出し,無関係な背景情報を除去する。そこで本研究では,オブジェクト検出手法をエンド・ツー・エンドに実装する。我々はViT(Vision Transformer)を用いて舌のイメージをパッチで処理し、複数インスタンスの損失を利用して画像レベルのアノテーションだけで歯印付き領域を識別する。 WSVMは歯印舌分類において高い精度を達成し、これらの領域をピンポイントする効果を可視化実験により実証した。この自動的アプローチは、歯印舌診断の客観性と精度を高める。 TCMの実践者が正確な診断と治療勧告を行うのを支援することで、重要な臨床的価値を提供する。コードはhttps://github.com/yc-zh/WSVM.comで入手できる。

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