論文の概要: Deep Learning with HM-VGG: AI Strategies for Multi-modal Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24046v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:42:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:17.711283
• Title: Deep Learning with HM-VGG: AI Strategies for Multi-modal Image Analysis
• Title（参考訳）: HM-VGGによるディープラーニング:マルチモーダル画像解析のためのAI戦略
• Authors: Junliang Du, Yiru Cang, Tong Zhou, Jiacheng Hu, Weijie He,
• Abstract要約: 本研究では,緑内障早期診断のための最先端深層学習手法であるHybrid Multi-modal VGGモデルを提案する。 モデルの性能は、精度、精度、F1スコアにおける高い指標によって裏付けられている。 HM-VGGモデルは、医師に有望なツールを提供し、診断プロセスを合理化し、患者の結果を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.01246918773756
• License:
• Abstract: This study introduces the Hybrid Multi-modal VGG (HM-VGG) model, a cutting-edge deep learning approach for the early diagnosis of glaucoma. The HM-VGG model utilizes an attention mechanism to process Visual Field (VF) data, enabling the extraction of key features that are vital for identifying early signs of glaucoma. Despite the common reliance on large annotated datasets, the HM-VGG model excels in scenarios with limited data, achieving remarkable results with small sample sizes. The model's performance is underscored by its high metrics in Precision, Accuracy, and F1-Score, indicating its potential for real-world application in glaucoma detection. The paper also discusses the challenges associated with ophthalmic image analysis, particularly the difficulty of obtaining large volumes of annotated data. It highlights the importance of moving beyond single-modality data, such as VF or Optical Coherence Tomography (OCT) images alone, to a multimodal approach that can provide a richer, more comprehensive dataset. This integration of different data types is shown to significantly enhance diagnostic accuracy. The HM- VGG model offers a promising tool for doctors, streamlining the diagnostic process and improving patient outcomes. Furthermore, its applicability extends to telemedicine and mobile healthcare, making diagnostic services more accessible. The research presented in this paper is a significant step forward in the field of medical image processing and has profound implications for clinical ophthalmology.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,緑内障早期診断のための最先端深層学習手法であるHM-VGGモデルを提案する。 HM-VGGモデルは、視覚野(VF)データを処理するための注意機構を利用して、緑内障の早期徴候を特定するのに不可欠な重要な特徴を抽出する。 大きなアノテートデータセットに共通して依存しているにもかかわらず、HM-VGGモデルは限られたデータを持つシナリオで優れており、小さなサンプルサイズで顕著な結果が得られる。 モデルの性能は精度、精度、F1-Scoreの高い測定値で示されており、緑内障検出における現実の応用の可能性を示している。 また,眼科画像解析の課題,特に大量の注釈データを取得することの難しさについても論じる。 VFやOCT(Opto Coherence Tomography)イメージのみを、よりリッチで包括的なデータセットを提供するマルチモーダルアプローチに移行することの重要性を強調している。 この異なるデータ型の統合は、診断精度を大幅に向上させる。 HM-VGGモデルは、医師に有望なツールを提供し、診断プロセスを合理化し、患者の結果を改善する。 さらに、その適用性は遠隔医療やモバイル医療にまで拡張され、診断サービスがよりアクセスしやすくなっている。 本研究は, 医用画像処理分野における重要な進歩であり, 臨床眼科領域に深く影響している。

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