論文の概要: Frontiers in Intelligent Colonoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17241v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 17:57:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:27:37.654795
- Title: Frontiers in Intelligent Colonoscopy
- Title（参考訳）: インテリジェント大腸内視鏡のフロンティア
- Authors: Ge-Peng Ji, Jingyi Liu, Peng Xu, Nick Barnes, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan, Deng-Ping Fan,
- Abstract要約: 本研究は, インテリジェント大腸内視鏡技術のフロンティアと, マルチモーダル医療への応用の可能性について検討する。
大腸内視鏡的シーン知覚のための4つのタスクを通して,現在のデータ中心およびモデル中心のランドスケープを評価した。
今後のマルチモーダル時代を受け入れるために,大規模マルチモーダル・インストラクション・チューニング・データセットColoninST,大腸内視鏡で設計されたマルチモーダル言語モデルColonGPT,マルチモーダル・ベンチマークの3つの基本イニシアティブを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.57251132744446
- License:
- Abstract: Colonoscopy is currently one of the most sensitive screening methods for colorectal cancer. This study investigates the frontiers of intelligent colonoscopy techniques and their prospective implications for multimodal medical applications. With this goal, we begin by assessing the current data-centric and model-centric landscapes through four tasks for colonoscopic scene perception, including classification, detection, segmentation, and vision-language understanding. This assessment enables us to identify domain-specific challenges and reveals that multimodal research in colonoscopy remains open for further exploration. To embrace the coming multimodal era, we establish three foundational initiatives: a large-scale multimodal instruction tuning dataset ColonINST, a colonoscopy-designed multimodal language model ColonGPT, and a multimodal benchmark. To facilitate ongoing monitoring of this rapidly evolving field, we provide a public website for the latest updates: https://github.com/ai4colonoscopy/IntelliScope.
- Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡は、現在、大腸癌の最も敏感なスクリーニング方法の1つである。
本研究は, インテリジェント大腸内視鏡技術のフロンティアと, マルチモーダル医療への応用の可能性について検討する。
この目的により、分類、検出、セグメンテーション、視覚言語理解を含む、大腸内視鏡的シーン知覚のための4つのタスクを通して、現在のデータ中心およびモデル中心のランドスケープを評価することから始める。
この評価により, 領域固有の課題を特定でき, 大腸内視鏡におけるマルチモーダルな研究が, さらなる探索に有効であることを明らかにする。
今後のマルチモーダル時代を受け入れるために,大規模マルチモーダル・インストラクション・チューニング・データセットColoninST,大腸内視鏡で設計されたマルチモーダル言語モデルColonGPT,マルチモーダル・ベンチマークの3つの基本イニシアティブを構築した。
この急速に進化しているフィールドの継続的な監視を容易にするために、最新のアップデートの公開Webサイトを提供する。
関連論文リスト
- A Temporal Convolutional Network-Based Approach and a Benchmark Dataset for Colonoscopy Video Temporal Segmentation [3.146247125118741]
ColonTCNは、独自の時間的畳み込みブロックを使用して、大腸内視鏡ビデオの時間的セグメンテーションの時間的依存関係を効率的にキャプチャする学習ベースのアーキテクチャである。
ColonTCNは、評価時に低いパラメータ数を維持しながら、分類精度の最先端性を達成する。
腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下手術を施行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-05T18:21:56Z) - Continually Evolved Multimodal Foundation Models for Cancer Prognosis [50.43145292874533]
がん予後は、患者の予後と生存率を予測する重要なタスクである。
これまでの研究では、臨床ノート、医療画像、ゲノムデータなどの多様なデータモダリティを統合し、補完的な情報を活用している。
既存のアプローチには2つの大きな制限がある。まず、各病院の患者記録など、各種のトレーニングに新しく到着したデータを組み込むことに苦慮する。
第二に、ほとんどのマルチモーダル統合手法は単純化された結合やタスク固有のパイプラインに依存しており、モダリティ間の複雑な相互依存を捉えることができない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T06:49:57Z) - CCIS-Diff: A Generative Model with Stable Diffusion Prior for Controlled Colonoscopy Image Synthesis [7.1892156088672]
拡散アーキテクチャに基づく高品質な大腸内視鏡画像合成のための制御された生成モデルを提案する。
本手法は, 臨床記述に適合するポリープの空間特性(ポリープ位置と形状)と臨床特性の両方を正確に制御する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T03:30:06Z) - ToDER: Towards Colonoscopy Depth Estimation and Reconstruction with Geometry Constraint Adaptation [67.22294293695255]
そこで本稿では,ToDERという双方向適応アーキテクチャを用いて,高精度な深度推定を行う新しいパイプラインを提案する。
以上の結果から,本手法は実写および合成大腸内視鏡ビデオの深度マップを精度良く予測できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T14:24:26Z) - REAL-Colon: A dataset for developing real-world AI applications in
colonoscopy [1.8590283101866463]
本稿では,REAL-Colon(Real-world Multi-center Endoscopy Annotated Video Library)データセットを紹介する。
これは60のフル解像度の実際の大腸内視鏡記録から、2.7Mのネイティブビデオフレームで構成されている。
データセットには350kのバウンディングボックスアノテーションが含まれており、それぞれが専門の消化器科医の監督の下で作成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T16:11:41Z) - Semantic Parsing of Colonoscopy Videos with Multi-Label Temporal
Networks [2.788533099191487]
大腸内視鏡画像の自動解析法を提案する。
この手法は、教師なしおよび教師なしのレシエーションで訓練された、新しいDL多ラベル時間分割モデルを使用する。
そこで本研究では,300本以上の注記式大腸内視鏡検査装置を用いて,各部位の相対的重要性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T08:46:02Z) - Assessing generalisability of deep learning-based polyp detection and
segmentation methods through a computer vision challenge [11.914243295893984]
ポリープは大腸内視鏡で同定されたよく知られたがん前駆体である。
大腸ポリープのサーベイランスと除去は、非常に操作性に依存した手順である。
大腸ポリープの欠失検出率と不完全除去率がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T11:25:52Z) - Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes [68.87777592015402]
本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。
目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。
本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T10:42:52Z) - PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation [155.93344756264824]
大腸内視鏡画像の高精度なポリープ分割のための並列リバースアテンションネットワーク(PraNet)を提案する。
並列部分復号器(PPD)を用いて,まず高層層に特徴を集約する。
さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-13T08:13:43Z) - Robust Medical Instrument Segmentation Challenge 2019 [56.148440125599905]
腹腔鏡装置の術中追跡は、しばしばコンピュータとロボットによる介入の必要条件である。
本研究の課題は,30の手術症例から取得した10,040枚の注釈画像からなる外科的データセットに基づいていた。
結果は、初期仮説、すなわち、アルゴリズムの性能がドメインギャップの増大とともに低下することを確認する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T14:35:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。