論文の概要: Multi-Class Abnormality Classification Task in Video Capsule Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19973v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:41:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:40.709072
• Title: Multi-Class Abnormality Classification Task in Video Capsule Endoscopy
• Title（参考訳）: ビデオカプセル内視鏡におけるマルチクラス異常分類タスク
• Authors: Dev Rishi Verma, Vibhor Saxena, Dhruv Sharma, Arpan Gupta,
• Abstract要約: ビデオカプセル内視鏡(VCE)における多クラス異常分類の課題に,様々なディープラーニングモデルを用いて対処する。 本研究の目的は,さまざまな消化管疾患を正しく分類することであり,臨床現場での診断効率の向上に重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.656114607436271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we addressed the challenge of multi-class anomaly classification in Video Capsule Endoscopy (VCE)[1] with a variety of deep learning models, ranging from custom CNNs to advanced transformer architectures. The purpose is to correctly classify diverse gastrointestinal disorders, which is critical for increasing diagnostic efficiency in clinical settings. We started with a proprietary CNN and improved performance with ResNet[7] for better feature extraction, followed by Vision Transformer (ViT)[2] to capture global dependencies. Multiscale Vision Transformer (MViT)[6] improved hierarchical feature extraction, while Dual Attention Vision Transformer (DaViT)[4] delivered cutting-edge results by combining spatial and channel attention methods. This methodology enabled us to improve model accuracy across a wide range of criteria, greatly surpassing older methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオカプセル内視鏡(VCE)[1]における多クラス異常分類の課題を,カスタムCNNから高度なトランスフォーマーアーキテクチャに至るまで,さまざまなディープラーニングモデルを用いて解決する。 本研究の目的は,さまざまな消化管疾患を正しく分類することであり,臨床現場での診断効率の向上に重要である。 私たちは、プロプライエタリなCNNから始めて、ResNet[7]で機能抽出を改善し、続いてVit(ViT)[2]でグローバルな依存関係をキャプチャしました。 マルチスケール・ビジョン・トランスフォーマー(MViT)[6]は階層的特徴抽出を改善し、デュアルアテンション・ビジョン・トランスフォーマー(DaViT)[4]は空間的およびチャネル的注意法を組み合わせることで最先端の結果を出力した。 この手法により,従来の手法をはるかに上回り,幅広い基準でモデルの精度を向上させることが可能となった。

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