論文の概要: ClassifyViStA:WCE Classification with Visual understanding through Segmentation and Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18591v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 18:45:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:54:50.312117
• Title: ClassifyViStA:WCE Classification with Visual understanding through Segmentation and Attention
• Title（参考訳）: セグメンテーションと注意による視覚的理解を用いたクラス化ViStA:WCE分類
• Authors: S. Balasubramanian, Ammu Abhishek, Yedu Krishna, Darshan Gera,
• Abstract要約: We propose ClassifyViStA, a AI-based framework designed for automated detection and classification of bleeding and non-bleeding frames from WCE video。 このモデルは、分類性能を高めるためにResNet18とVGG16アーキテクチャのアンサンブル上に構築されている。 我々のアプローチは、GI出血の検出を自動化するだけでなく、医療専門家の負担を軽減するための解釈可能なソリューションも提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.887356044145916
• License:
• Abstract: Gastrointestinal (GI) bleeding is a serious medical condition that presents significant diagnostic challenges, particularly in settings with limited access to healthcare resources. Wireless Capsule Endoscopy (WCE) has emerged as a powerful diagnostic tool for visualizing the GI tract, but it requires time-consuming manual analysis by experienced gastroenterologists, which is prone to human error and inefficient given the increasing number of patients.To address this challenge, we propose ClassifyViStA, an AI-based framework designed for the automated detection and classification of bleeding and non-bleeding frames from WCE videos. The model consists of a standard classification path, augmented by two specialized branches: an implicit attention branch and a segmentation branch.The attention branch focuses on the bleeding regions, while the segmentation branch generates accurate segmentation masks, which are used for classification and interpretability. The model is built upon an ensemble of ResNet18 and VGG16 architectures to enhance classification performance. For the bleeding region detection, we implement a Soft Non-Maximum Suppression (Soft NMS) approach with YOLOv8, which improves the handling of overlapping bounding boxes, resulting in more accurate and nuanced detections.The system's interpretability is enhanced by using the segmentation masks to explain the classification results, offering insights into the decision-making process similar to the way a gastroenterologist identifies bleeding regions. Our approach not only automates the detection of GI bleeding but also provides an interpretable solution that can ease the burden on healthcare professionals and improve diagnostic efficiency. Our code is available at ClassifyViStA.
• Abstract（参考訳）: 消化器出血は重篤な疾患であり、特に医療資源へのアクセスが制限された状況において重要な診断上の課題を呈する。 WCE(Wireless Capsule Endoscopy)は、GI領域を視覚化するための強力な診断ツールとして登場したが、経験豊富な消化器科医による手作業による分析を必要とする。これは、患者数の増加に伴い、ヒューマンエラーや非効率性が低いためである。この課題に対処するために、WCEビデオからの出血と非出血フレームの自動検出と分類を目的としたAIベースのフレームワークであるClassifyViStAを提案する。 本モデルは,2つの専門分野(暗黙の注意枝と分節枝)で強化された標準的な分類経路から成り,注意枝は出血部位に焦点を当て,分節枝は正確な分節マスクを生成し,分類と解釈性に使用される。 このモデルは、分類性能を高めるためにResNet18とVGG16アーキテクチャのアンサンブル上に構築されている。 出血領域検出のために, YOLOv8を用いたソフト非最大抑制 (Soft Non-Maximum Suppression (Soft NMS) アプローチを導入し, オーバーラップしたバウンディングボックスのハンドリングを改善し, より正確でニュアンスな検出を可能にした。 我々のアプローチは、GI出血の検出を自動化するだけでなく、医療従事者の負担を軽減し、診断効率を向上させるための解釈可能なソリューションも提供します。 私たちのコードはClassifyViStAで利用可能です。

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