論文の概要: FCE-YOLOv8: YOLOv8 with Feature Context Excitation Modules for Fracture Detection in Pediatric Wrist X-ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01031v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 19:45:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 23:40:11.788922
- Title: FCE-YOLOv8: YOLOv8 with Feature Context Excitation Modules for Fracture Detection in Pediatric Wrist X-ray Images
- Title（参考訳）: FCE-YOLOv8: 小児レントゲンX線画像の破壊検出のための特徴文脈励起モジュール付きYOLOv8
- Authors: Rui-Yang Ju, Chun-Tse Chien, Enkaer Xieerke, Jen-Shiun Chiang,
- Abstract要約: この作業では4種類のFeature Contexts Excitation-YOLOv8モデルを導入し、それぞれ異なるFCEモジュールを組み込んだ。
GRAZPEDWRI-DXデータセットの実験結果から,提案したYOLOv8+GC-M3モデルにより,mAP@50値が65.78%から66.32%に向上することが示された。
提案した YOLOv8+SE-M3 モデルは,最大 mAP@50 値67.07% を実現し,SOTA 性能を上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Children often suffer wrist trauma in daily life, while they usually need radiologists to analyze and interpret X-ray images before surgical treatment by surgeons. The development of deep learning has enabled neural networks to serve as computer-assisted diagnosis (CAD) tools to help doctors and experts in medical image diagnostics. Since the You Only Look Once Version-8 (YOLOv8) model has obtained the satisfactory success in object detection tasks, it has been applied to various fracture detection. This work introduces four variants of Feature Contexts Excitation-YOLOv8 (FCE-YOLOv8) model, each incorporating a different FCE module (i.e., modules of Squeeze-and-Excitation (SE), Global Context (GC), Gather-Excite (GE), and Gaussian Context Transformer (GCT)) to enhance the model performance. Experimental results on GRAZPEDWRI-DX dataset demonstrate that our proposed YOLOv8+GC-M3 model improves the mAP@50 value from 65.78% to 66.32%, outperforming the state-of-the-art (SOTA) model while reducing inference time. Furthermore, our proposed YOLOv8+SE-M3 model achieves the highest mAP@50 value of 67.07%, exceeding the SOTA performance. The implementation of this work is available at https://github.com/RuiyangJu/FCE-YOLOv8.
- Abstract（参考訳）: 小児は日常的に手首の外傷を負うことが多いが、外科医による外科治療の前にX線画像を分析し解釈するためには放射線科医が必要である。
ディープラーニングの開発により、ニューラルネットワークはコンピュータ支援診断(CAD)ツールとして機能し、医師や専門医が画像診断を行うのに役立つようになった。
You Only Look Once Version-8 (YOLOv8) モデルは、オブジェクト検出タスクで十分な成功を収めたので、様々なフラクチャー検出に適用されている。
本研究では、FCEモジュール(Squeeze-and-Excitation (SE), Global Context (GC), Gather-Excite (GE), Gaussian Context Transformer (GCT) の4種類のモデルを導入し、モデル性能を向上させる。
GRAZPEDWRI-DXデータセットによる実験結果から,提案したYOLOv8+GC-M3モデルでは,mAP@50値が65.78%から66.32%に向上し,予測時間を短縮しつつ,最先端(SOTA)モデルを上回る結果が得られた。
さらに,提案したYOLOv8+SE-M3モデルでは,最大mAP@50値67.07%を達成し,SOTA性能を上回った。
この作業の実装はhttps://github.com/RuiyangJu/FCE-YOLOv8.comで公開されている。
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