論文の概要: CAVE-Net: Classifying Abnormalities in Video Capsule Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20231v3
• Date: Mon, 30 Dec 2024 12:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 12:42:23.476001
• Title: CAVE-Net: Classifying Abnormalities in Video Capsule Endoscopy
• Title（参考訳）: CAVE-Net:ビデオカプセル内視鏡における異常の分類
• Authors: Ishita Harish, Saurav Mishra, Neha Bhadoria, Rithik Kumar, Madhav Arora, Syed Rameem Zahra, Ankur Gupta,
• Abstract要約: 複雑な画像データセットを解析する際の診断精度を向上させるために,アンサンブルに基づくアプローチを提案する。 各モデルのユニークな特徴抽出機能を活用し、全体的な精度を向上させる。 これらの手法を用いることで、提案フレームワークであるCAVE-Netは、ロバストな特徴識別と、より優れた分類結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1937002985471497
• License:
• Abstract: Accurate classification of medical images is critical for detecting abnormalities in the gastrointestinal tract, a domain where misclassification can significantly impact patient outcomes. We propose an ensemble-based approach to improve diagnostic accuracy in analyzing complex image datasets. Using a Convolutional Block Attention Module along with a Deep Neural Network, we leverage the unique feature extraction capabilities of each model to enhance the overall accuracy. The classification models, such as Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors are introduced to further diversify the predictive power of proposed ensemble. By using these methods, the proposed framework, CAVE-Net, provides robust feature discrimination and improved classification results. Experimental evaluations demonstrate that the CAVE-Net achieves high accuracy and robustness across challenging and imbalanced classes, showing significant promise for broader applications in computer vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の正確な分類は,誤分類が患者の予後に著しく影響を及ぼす領域である消化管の異常を検出するために重要である。 複雑な画像データセットを解析する際の診断精度を向上させるために,アンサンブルに基づくアプローチを提案する。 畳み込みブロック注意モジュールとディープニューラルネットワークを用いて、各モデルのユニークな特徴抽出機能を活用し、全体的な精度を向上させる。 Random Forest、XGBoost、Support Vector Machine、K-Nearest Neighborsなどの分類モデルを導入し、提案されたアンサンブルの予測力をさらに多様化させた。 これらの手法を用いることで、提案フレームワークであるCAVE-Netは、ロバストな特徴識別と、より優れた分類結果を提供する。 実験により、CAVE-Netは困難で不均衡なクラスにまたがって高い精度と堅牢性を達成し、コンピュータビジョンタスクにおいて幅広い応用が期待できることを示す。

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