論文の概要: Transforming Blood Cell Detection and Classification with Advanced Deep Learning Models: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15670v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:23:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:52.556576
• Title: Transforming Blood Cell Detection and Classification with Advanced Deep Learning Models: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 高度な深層学習モデルを用いた形質転換型血液細胞検出と分類 : 比較研究
• Authors: Shilpa Choudhary, Sandeep Kumar, Pammi Sri Siddhaarth, Guntu Charitasri,
• Abstract要約: 本研究は,Roboflowデータに基づいて訓練されたYOLOv10モデルを用いて,様々なエポックに640×640ピクセルの画像を再現した。 その結果,トレーニングエポックの増大は,特にリアルタイムな血液細胞検出・分類において,精度,精度,リコールを著しく向上させることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3942577670144423
• License:
• Abstract: Efficient detection and classification of blood cells are vital for accurate diagnosis and effective treatment of blood disorders. This study utilizes a YOLOv10 model trained on Roboflow data with images resized to 640x640 pixels across varying epochs. The results show that increased training epochs significantly enhance accuracy, precision, and recall, particularly in real-time blood cell detection & classification. The YOLOv10 model outperforms MobileNetV2, ShuffleNetV2, and DarkNet in real-time performance, though MobileNetV2 and ShuffleNetV2 are more computationally efficient, and DarkNet excels in feature extraction for blood cell classification. This research highlights the potential of integrating deep learning models like YOLOv10, MobileNetV2, ShuffleNetV2, and DarkNet into clinical workflows, promising improvements in diagnostic accuracy and efficiency. Additionally, a new, well-annotated blood cell dataset was created and will be open-sourced to support further advancements in automatic blood cell detection and classification. The findings demonstrate the transformative impact of these models in revolutionizing medical diagnostics and enhancing blood disorder management
• Abstract（参考訳）: 血液細胞の効率的な検出と分類は、血液疾患の正確な診断と効果的な治療に不可欠である。 本研究は,Roboflowデータに基づいて訓練されたYOLOv10モデルを用いて,様々なエポックに640×640ピクセルの画像を再現した。 その結果,トレーニングエポックの増大は,特にリアルタイムな血液細胞検出・分類において,精度,精度,リコールを著しく向上させることが明らかとなった。 YOLOv10モデルは、MobileNetV2、ShuffleNetV2、DarkNetをリアルタイムのパフォーマンスで上回るが、MobileNetV2とShuffleNetV2は計算効率が良く、DarkNetは血液細胞分類のための特徴抽出に優れている。 この研究は、YOLOv10、MobileNetV2、ShuffleNetV2、DarkNetといったディープラーニングモデルを臨床ワークフローに統合する可能性を強調し、診断精度と効率性の向上を約束する。 さらに、新しい、よく注釈付けされた血液細胞データセットが作成され、自動血液細胞検出と分類のさらなる進歩をサポートするためにオープンソース化される予定である。 この結果は、これらのモデルが医療診断を革新し、血液疾患管理を増強する上での変革的影響を示している。

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