論文の概要: A Deep Learning Approach for Augmenting Perceptional Understanding of Histopathology Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06894v2
- Date: Wed, 19 Mar 2025 08:18:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-20 13:16:45.243617
- Title: A Deep Learning Approach for Augmenting Perceptional Understanding of Histopathology Images
- Title（参考訳）: 病理画像の知覚的理解を高めるための深層学習手法
- Authors: Xiaoqian Hu,
- Abstract要約: 本論文は, 病理組織像解析の高度化に向けた新しいアプローチについて述べる。
視覚変換器(Vit)とGpt-2を併用した画像キャプチャ用マルチモーダルモデル
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1813006808606333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Recent Years, Digital Technologies Have Made Significant Strides In Augmenting-Human-Health, Cognition, And Perception, Particularly Within The Field Of Computational-Pathology. This Paper Presents A Novel Approach To Enhancing The Analysis Of Histopathology Images By Leveraging A Mult-modal-Model That Combines Vision Transformers (Vit) With Gpt-2 For Image Captioning. The Model Is Fine-Tuned On The Specialized Arch-Dataset, Which Includes Dense Image Captions Derived From Clinical And Academic Resources, To Capture The Complexities Of Pathology Images Such As Tissue Morphologies, Staining Variations, And Pathological Conditions. By Generating Accurate, Contextually Captions, The Model Augments The Cognitive Capabilities Of Healthcare Professionals, Enabling More Efficient Disease Classification, Segmentation, And Detection. The Model Enhances The Perception Of Subtle Pathological Features In Images That Might Otherwise Go Unnoticed, Thereby Improving Diagnostic Accuracy. Our Approach Demonstrates The Potential For Digital Technologies To Augment Human Cognitive Abilities In Medical Image Analysis, Providing Steps Toward More Personalized And Accurate Healthcare Outcomes.
- Abstract（参考訳）: 近年、デジタル技術は、特にコンピュータ・パトロジーの分野において、人間の健康、認知、知覚を増大させる重要な進歩を遂げている。
本稿では、視覚変換器(Vit)とGpt-2を併用したマルチモーダルモデルを用いて、画像の組織像解析を支援する新しいアプローチを提案する。
The Specialized Arch-Datasetでは、臨床と学術のリソースから得られた複雑な画像キャプチャー、病理画像の複雑さをキャプチャーする。
The Model Augments The Cognitive Capabilities of Healthcare Professionals, Enabling more Efficient Disease Classification, Segmentation, and Detection。
このモデルでは、診断精度を改善して、それ以外は気づかない画像のサブトルの病理的特徴の知覚を高めます。
我々のアプローチは、デジタル技術が医療画像分析における人間の認知能力を高める可能性を示し、よりパーソナライズされ正確な医療成果に向けたステップを提供する。
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