論文の概要: A Cascaded Dilated Convolution Approach for Mpox Lesion Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10106v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 12:47:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:36.480309
• Title: A Cascaded Dilated Convolution Approach for Mpox Lesion Classification
• Title（参考訳）: Mpox 病変分類のためのカスケード型拡張畳み込み法
• Authors: Ayush Deshmukh,
• Abstract要約: Mpoxウイルスは、他の皮膚疾患と視覚的に類似しているため、重要な診断上の課題を呈する。 本研究では,マルチスケール特徴表現の強化を目的としたCAGA(Cascaded Atrous Group Attention)モジュールを提案する。 提案手法は,MCSIデータセットの0.98%のスコアで最先端性能を実現し,モデルのパラメータを元のEfficientViT-L1と比較して37.5%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The global outbreak of Mpox virus, classified as a Public Health Emergency of International Concern by WHO, presents significant diagnostic challenges due to its visual similarity to other skin lesion diseases. Current clinical detection techniques face limitations in accuracy and efficiency, necessitating improved automated diagnostic solutions. This study introduces a novel Cascaded Atrous Group Attention (CAGA) module, specifically designed to enhance multi-scale feature representation while optimizing computational efficiency. By integrating CAGA with EfficientViT-L1 as the backbone architecture, our approach achieves state-of-the-art performance with a score of 0.98% on the MCSI dataset, while reducing model parameters by 37.5% compared to the original EfficientViT-L1. This reduction in computational complexity maintains diagnostic accuracy while enabling broader deployment across resource-constrained healthcare settings. Extensive validation across two other benchmark datasets, including MSID and MSLD, demonstrate the model's robustness, consistently outperforming existing approaches. Our findings suggest that CAGA's efficient feature extraction mechanism could be adapted for other medical imaging tasks requiring fine-grained visual discrimination.
• Abstract（参考訳）: Mpoxウイルスの世界的な流行は、WHOによって公衆衛生上の緊急事態と分類され、他の皮膚疾患と視覚的に類似していることから、重要な診断上の課題が提示されている。 現在の臨床診断技術は、精度と効率の限界に直面しており、改善された自動診断ソリューションが必要である。 本研究は,計算効率を最適化しつつ,マルチスケールの特徴表現を向上させるために設計された新しいCAGAモジュールを提案する。 バックボーンアーキテクチャとしてCAGAとEfficientViT-L1を統合することで、MCSIデータセットの0.98%のスコアで最先端のパフォーマンスを実現し、元のEfficientViT-L1と比較してモデルパラメータを37.5%削減する。 この計算複雑性の低減は、診断精度を維持しながら、リソースに制約のある医療環境をまたがる広範なデプロイメントを可能にする。 MSIDとMSLDを含む他の2つのベンチマークデータセットの広範な検証は、モデルの堅牢性を示し、既存のアプローチを一貫して上回っている。 以上の結果から,CAGAの効率的な特徴抽出機構は他の医用画像撮影にも応用できる可能性が示唆された。

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