論文の概要: Seeing More with Less: Video Capsule Endoscopy with Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23479v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 12:00:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.724077
• Title: Seeing More with Less: Video Capsule Endoscopy with Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: より少ない視点で見る:マルチタスク学習によるビデオカプセル内視鏡
• Authors: Julia Werner, Oliver Bause, Julius Oexle, Maxime Le Floch, Franz Brinkmann, Jochen Hampe, Oliver Bringmann,
• Abstract要約: 本稿では,消化管内における正確な自己局在機能と,小腸の異常を単一モデルで検出する機能を組み合わせたマルチタスクニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは, 局所化タスクでは93.63%, 異常検出タスクでは87.48%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8824955686704116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video capsule endoscopy has become increasingly important for investigating the small intestine within the gastrointestinal tract. However, a persistent challenge remains the short battery lifetime of such compact sensor edge devices. Integrating artificial intelligence can help overcome this limitation by enabling intelligent real-time decision- making, thereby reducing the energy consumption and prolonging the battery life. However, this remains challenging due to data sparsity and the limited resources of the device restricting the overall model size. In this work, we introduce a multi-task neural network that combines the functionalities of precise self-localization within the gastrointestinal tract with the ability to detect anomalies in the small intestine within a single model. Throughout the development process, we consistently restricted the total number of parameters to ensure the feasibility to deploy such model in a small capsule. We report the first multi-task results using the recently published Galar dataset, integrating established multi-task methods and Viterbi decoding for subsequent time-series analysis. This outperforms current single-task models and represents a significant ad- vance in AI-based approaches in this field. Our model achieves an accu- racy of 93.63% on the localization task and an accuracy of 87.48% on the anomaly detection task. The approach requires only 1 million parameters while surpassing the current baselines.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡検査は消化管内小腸の検査においてますます重要になっている。 しかし、このようなコンパクトなセンサーエッジデバイスのバッテリー寿命は短い。 人工知能を統合することで、インテリジェントなリアルタイム意思決定を可能にし、エネルギー消費を減らし、バッテリー寿命を長くすることで、この制限を克服することができる。 しかし、データの分散性と、デバイス全体のモデルサイズを制限する限られたリソースのため、これは依然として困難である。 本研究では,消化管内における正確な自己局在機能と,小腸の異常を単一モデルで検出する機能を組み合わせたマルチタスクニューラルネットワークを提案する。 開発プロセスを通じて、我々は、そのようなモデルを小型カプセルに展開する可能性を確保するために、パラメータの総数を一貫して制限した。 本稿では,最近公開されたGalarデータセットを用いたマルチタスクの最初の結果について報告する。 これは現在のシングルタスクモデルより優れており、この分野におけるAIベースのアプローチにおける重要なアドバンスを表している。 本モデルでは, 局所化タスクでは93.63%, 異常検出タスクでは87.48%の精度が得られた。 このアプローチでは、現在のベースラインを超えながら、100万のパラメータしか必要としない。

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