論文の概要: Advancing Healthcare: Innovative ML Approaches for Improved Medical Imaging in Data-Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12245v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 05:16:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:16.106251
• Title: Advancing Healthcare: Innovative ML Approaches for Improved Medical Imaging in Data-Constrained Environments
• Title（参考訳）: 医療の進歩:データ制約環境における医療画像改善のための革新的MLアプローチ
• Authors: Al Amin, Kamrul Hasan, Saleh Zein-Sabatto, Liang Hong, Sachin Shetty, Imtiaz Ahmed, Tariqul Islam,
• Abstract要約: 本研究では,制約を克服する新たなアプローチとして,CAT-U-Netフレームワークを紹介する。 提案するフレームワークは,部品をサンプリングする余分な結合層を追加し,限られたデータから学習する能力を向上させる。 このフレームワークは98%の再現精度を達成し、Dice係数は0.946に近かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062383478245777
• License:
• Abstract: Healthcare industries face challenges when experiencing rare diseases due to limited samples. Artificial Intelligence (AI) communities overcome this situation to create synthetic data which is an ethical and privacy issue in the medical domain. This research introduces the CAT-U-Net framework as a new approach to overcome these limitations, which enhances feature extraction from medical images without the need for large datasets. The proposed framework adds an extra concatenation layer with downsampling parts, thereby improving its ability to learn from limited data while maintaining patient privacy. To validate, the proposed framework's robustness, different medical conditioning datasets were utilized including COVID-19, brain tumors, and wrist fractures. The framework achieved nearly 98% reconstruction accuracy, with a Dice coefficient close to 0.946. The proposed CAT-U-Net has the potential to make a big difference in medical image diagnostics in settings with limited data.
• Abstract（参考訳）: 医療産業は、限られたサンプルのために稀な病気を経験する際の課題に直面している。 人工知能(AI)コミュニティはこの状況を克服し、医療領域における倫理的、プライバシー的な問題である合成データを作成する。 本研究では,これらの制約を克服する新たなアプローチとしてCAT-U-Netフレームワークを導入する。 提案フレームワークは,患者プライバシを維持しつつ,限られたデータから学習する能力を向上させるために,部品をサンプリングする余分な結合層を付加する。 提案フレームワークの堅牢性を検証するために、新型コロナウイルス、脳腫瘍、手首骨折など、さまざまな医療条件データセットが使用された。 このフレームワークは98%の再現精度を達成し、Dice係数は0.946に近かった。 提案したCAT-U-Netは、限られたデータの設定において、医療画像診断に大きな違いをもたらす可能性がある。

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