Fugu-MT 論文翻訳(概要): Early Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia Using YOLOv8 and YOLOv11 Deep Learning Models

論文の概要: Early Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia Using YOLOv8 and YOLOv11 Deep Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10701v2
Date: Sat, 11 Jan 2025 08:02:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-14 14:29:32.081037
Title: Early Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia Using YOLOv8 and YOLOv11 Deep Learning Models
Title（参考訳）: YOLOv8およびYOLOv11ディープラーニングモデルを用いた急性リンパ性白血病の早期診断
Authors: Alaa Awad, Salah A. Aly,
Abstract要約: 重篤な血液型である白血病は、毎年数千人の命が失われている。本研究は,高度画像処理と深層学習技術を用いた急性リンパ芽球性白血病(ALL)の検出に焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Leukemia, a severe form of blood cancer, claims thousands of lives each year. This study focuses on the detection of Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) using advanced image processing and deep learning techniques. By leveraging recent advancements in artificial intelligence, the research evaluates the reliability of these methods in practical, real-world scenarios. Specifically, it examines the performance of state-of-the-art YOLO models, including YOLOv8 and YOLOv11, to distinguish between malignant and benign white blood cells and accurately identify different stages of ALL, including early stages. Moreover, the models demonstrate the ability to detect hematogones, which are frequently misclassified as ALL. With accuracy rates reaching 98.8%, this study highlights the potential of these algorithms to provide robust and precise leukemia detection across diverse datasets and conditions.
Abstract（参考訳）: 重篤な血液型である白血病は、毎年数千人の命が失われている。本研究は,高度画像処理と深層学習技術を用いた急性リンパ芽球性白血病(ALL)の検出に焦点を当てた。この研究は、人工知能の最近の進歩を活用して、現実のシナリオにおけるこれらの手法の信頼性を評価する。具体的には、YOLOv8およびYOLOv11を含む最先端のYOLOモデルの性能を調べ、悪性白血球と良性白血球を区別し、早期を含むALLの異なるステージを正確に同定する。さらに、これらのモデルは、しばしばALLと誤分類されるヘマトゴンを検出する能力を示す。精度が98.8%に達すると、この研究はこれらのアルゴリズムが様々なデータセットや条件にまたがって、堅牢で正確な白血病検出を提供する可能性を強調している。

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