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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10106v2
• Date: Sat, 28 Dec 2024 14:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:16:53.696721
• 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。 深層学習に基づく皮膚病変分類のアプローチは、有望な代替手段を提供する。 本稿では,これらの課題に対処するためのCascaded Atrous Group Attentionフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The global outbreak of the Mpox virus, classified as a Public Health Emergency of International Concern (PHEIC) by the World Health Organization, presents significant diagnostic challenges due to its visual similarity to other skin lesion diseases. Traditional diagnostic methods for Mpox, which rely on clinical symptoms and laboratory tests, are slow and labor intensive. Deep learning-based approaches for skin lesion classification offer a promising alternative. However, developing a model that balances efficiency with accuracy is crucial to ensure reliable and timely diagnosis without compromising performance. This study introduces the Cascaded Atrous Group Attention (CAGA) framework to address these challenges, combining the Cascaded Atrous Attention module and the Cascaded Group Attention mechanism. The Cascaded Atrous Attention module utilizes dilated convolutions and cascades the outputs to enhance multi-scale representation. This is integrated into the Cascaded Group Attention mechanism, which reduces redundancy in Multi-Head Self-Attention. By integrating the Cascaded Atrous Group Attention module with EfficientViT-L1 as the backbone architecture, this approach achieves state-of-the-art performance, reaching an accuracy of 98% on the Mpox Close Skin Image (MCSI) dataset while reducing model parameters by 37.5% compared to the original EfficientViT-L1. The model's robustness is demonstrated through extensive validation on two additional benchmark datasets, where it consistently outperforms existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 世界保健機関(WHO)による公衆衛生緊急事態(PHEIC)に分類されるMpoxウイルスの世界的な流行は、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を呈している。 Mpoxの従来の診断方法は、臨床症状や検査に頼っているが、遅く、労働集約的である。 深層学習に基づく皮膚病変分類のアプローチは、有望な代替手段を提供する。 しかし,効率と精度のバランスをとるモデルの開発は,性能を損なうことなく信頼性とタイムリーな診断を確実にする上で重要である。 本研究では,Cascaded Atrous Group Attention(CAGA)フレームワークを導入し,Cascaded Atrous AttentionモジュールとCascaded Group Attentionメカニズムを組み合わせる。 Cascaded Atrous Attentionモジュールは拡張畳み込みを利用して出力をカスケードしてマルチスケール表現を強化する。 これはカスケードグループ注意機構に統合され、マルチヘッド・セルフ・アテンションにおける冗長性を減少させる。 Cascaded Atrous Group AttentionモジュールとEfficientViT-L1をバックボーンアーキテクチャとして統合することにより、Mpox Close Skin Image (MCSI)データセットで98%の精度を実現し、オリジナルのEfficientViT-L1と比較してモデルパラメータを37.5%削減する。 このモデルの堅牢性は、既存のアプローチを一貫して上回る2つのベンチマークデータセットに対する広範な検証を通じて実証されている。

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