論文の概要: Multi-Scale Transformer Architecture for Accurate Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06243v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 08:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:10.178848
• Title: Multi-Scale Transformer Architecture for Accurate Medical Image Classification
• Title（参考訳）: 正確な医用画像分類のためのマルチスケールトランスフォーマーアーキテクチャ
• Authors: Jiacheng Hu, Yanlin Xiang, Yang Lin, Junliang Du, Hanchao Zhang, Houze Liu,
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャを改良したAIによる皮膚病変分類アルゴリズムを提案する。 マルチスケールな特徴融合機構の統合と自己認識プロセスの洗練により、このモデルはグローバルな特徴とローカルな特徴の両方を効果的に抽出する。 ISIC 2017データセットのパフォーマンス評価は、改良されたTransformerが既存のAIモデルを上回ることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578375402082224
• License:
• Abstract: This study introduces an AI-driven skin lesion classification algorithm built on an enhanced Transformer architecture, addressing the challenges of accuracy and robustness in medical image analysis. By integrating a multi-scale feature fusion mechanism and refining the self-attention process, the model effectively extracts both global and local features, enhancing its ability to detect lesions with ambiguous boundaries and intricate structures. Performance evaluation on the ISIC 2017 dataset demonstrates that the improved Transformer surpasses established AI models, including ResNet50, VGG19, ResNext, and Vision Transformer, across key metrics such as accuracy, AUC, F1-Score, and Precision. Grad-CAM visualizations further highlight the interpretability of the model, showcasing strong alignment between the algorithm's focus areas and actual lesion sites. This research underscores the transformative potential of advanced AI models in medical imaging, paving the way for more accurate and reliable diagnostic tools. Future work will explore the scalability of this approach to broader medical imaging tasks and investigate the integration of multimodal data to enhance AI-driven diagnostic frameworks for intelligent healthcare.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャを改良したAIによる皮膚病変分類アルゴリズムを導入し,医用画像解析における精度と堅牢性の課題に対処する。 マルチスケールの特徴融合機構の統合と自己保持プロセスの精細化により、このモデルはグローバルな特徴と局所的な特徴の両方を効果的に抽出し、曖昧な境界と複雑な構造を持つ病変を検出する能力を高める。 ISIC 2017データセットのパフォーマンス評価では、改良されたTransformerが、ResNet50、VGG19、ResNext、Vision Transformerなどの既存のAIモデルを超え、精度、AUC、F1-Score、Precisionといった重要な指標を越えたことが示されている。 Grad-CAM視覚化はモデルの解釈可能性をさらに強調し、アルゴリズムの焦点領域と実際の病変部位との強い整合性を示す。 この研究は、医療画像における高度なAIモデルの変革の可能性を強調し、より正確で信頼性の高い診断ツールの道を開く。 今後は、より広範な医療画像タスクへのこのアプローチのスケーラビリティについて検討し、インテリジェントヘルスケアのためのAI駆動診断フレームワークを強化するために、マルチモーダルデータの統合を検討する予定である。

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