Fugu-MT 論文翻訳(概要): SCC-YOLO: An Improved Object Detector for Assisting in Brain Tumor Diagnosis

論文の概要: SCC-YOLO: An Improved Object Detector for Assisting in Brain Tumor Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03836v2
Date: Mon, 13 Jan 2025 14:10:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-14 14:27:02.170507
Title: SCC-YOLO: An Improved Object Detector for Assisting in Brain Tumor Diagnosis
Title（参考訳）: 脳腫瘍診断支援用改良型物体検出器SCC-YOLO
Authors: Runci Bai,
Abstract要約: 我々は,SCConvアテンション機構をYOLOv9に統合し,新しいSCC-YOLOアーキテクチャを開発した。 SCC-YOLOは脳腫瘍検出の最先端に到達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Brain tumors can result in neurological dysfunction, alterations in cognitive and psychological states, increased intracranial pressure, and the occurrence of seizures, thereby presenting a substantial risk to human life and health. The You Only Look Once(YOLO) series models have demonstrated superior accuracy in object detection for medical imaging. In this paper, we develop a novel SCC-YOLO architecture by integrating the SCConv attention mechanism into YOLOv9. The SCConv module reconstructs an efficient convolutional module by reducing spatial and channel redundancy among features, thereby enhancing the learning of image features. We investigate the impact of intergrating different attention mechanisms with the YOLOv9 model on brain tumor image detection using both the Br35H dataset and our self-made dataset(Brain_Tumor_Dataset). Experimental results show that on the Br35H dataset, SCC-YOLO achieved a 0.3% improvement in mAp50 compared to YOLOv9, while on our self-made dataset, SCC-YOLO exhibited a 0.5% improvement over YOLOv9. SCC-YOLO has reached state-of-the-art performance in brain tumor detection. Source code is available at : https://jihulab.com/healthcare-information-studio/SCC-YOLO/-/tree/master
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、神経機能障害、認知状態と心理状態の変化、頭蓋内圧の上昇、発作の発生を招き、人間の生命と健康に重大なリスクをもたらす可能性がある。 You Only Look Once(YOLO)シリーズモデルでは、医用画像の物体検出において精度が優れていることが示されている。本稿では,SCConvアテンション機構をYOLOv9に統合した新しいSCC-YOLOアーキテクチャを提案する。 SCConvモジュールは、特徴間の空間的およびチャネル的冗長性を低減し、画像特徴の学習を向上させることにより、効率的な畳み込みモジュールを再構成する。 Br35Hデータセットと我々の自作データセット(Brain_Tumor_Dataset)の両方を用いた脳腫瘍画像検出における、YOLOv9モデルと異なる注意機構の相互干渉の影響について検討した。実験の結果、Br35Hデータセットでは、SCC-YOLOはYOLOv9に比べてmAp50が0.3%改善し、SCC-YOLOはYOLOv9よりも0.5%改善したことがわかった。 SCC-YOLOは脳腫瘍検出の最先端に到達した。ソースコードはhttps://jihulab.com/healthcare-information-studio/SCC-YOLO/-/tree/masterで入手できる。

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