論文の概要: Enhanced Tuberculosis Bacilli Detection using Attention-Residual U-Net and Ensemble Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03539v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 05:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:46:51.578097
• Title: Enhanced Tuberculosis Bacilli Detection using Attention-Residual U-Net and Ensemble Classification
• Title（参考訳）: 注意-残留U-Netとアンサンブル分類を用いた結核菌の検出
• Authors: Greeshma K, Vishnukumar S,
• Abstract要約: Mycobacterium tuberculosisによって引き起こされた結核は、依然として重要な世界的な健康問題であり、タイムリーな診断と治療を必要としている。 蛍光顕微鏡スミア画像からの結核菌の検出法は, 自動化が低く, セグメンテーション性能が不十分で, 分類精度が限られている。 本稿では,セグメント化のためのディープラーニングと分類のためのアンサンブルモデルを組み合わせた,効率的なハイブリッド手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Tuberculosis (TB), caused by Mycobacterium tuberculosis, remains a critical global health issue, necessitating timely diagnosis and treatment. Current methods for detecting tuberculosis bacilli from bright field microscopic sputum smear images suffer from low automation, inadequate segmentation performance, and limited classification accuracy. This paper proposes an efficient hybrid approach that combines deep learning for segmentation and an ensemble model for classification. An enhanced U-Net model incorporating attention blocks and residual connections is introduced to precisely segment microscopic sputum smear images, facilitating the extraction of Regions of Interest (ROIs). These ROIs are subsequently classified using an ensemble classifier comprising Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Extreme Gradient Boost (XGBoost), resulting in an accurate identification of bacilli within the images. Experiments conducted on a newly created dataset, along with public datasets, demonstrate that the proposed model achieves superior segmentation performance, higher classification accuracy, and enhanced automation compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 結核菌 (Mycobacterium tuberculosis, TB) による結核は, 依然として重要な世界的な健康問題であり, タイムリーな診断と治療を必要としている。 蛍光顕微鏡スミア画像からの結核菌の検出法は, 自動化が低く, セグメンテーション性能が不十分で, 分類精度が限られている。 本稿では,セグメント化のためのディープラーニングと分類のためのアンサンブルモデルを組み合わせた,効率的なハイブリッド手法を提案する。 注意ブロックと残差接続を組み込んだ拡張されたU-Netモデルを導入し, 興味領域(ROI)の抽出を容易にする。 これらのROIはその後、SVM(Support Vector Machine)、Random Forest(Random Forest)、Extreme Gradient Boost(XGBoost)からなるアンサンブル分類器を使用して分類される。 新たに作成したデータセットと公開データセットを用いて行った実験は,提案モデルが既存の手法に比べて優れたセグメンテーション性能,高い分類精度,高度な自動化を実現することを実証している。

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