論文の概要: A Multi-Stage Optimization Pipeline for Bethesda Cell Detection in Pap Smear Cytology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13939v1
- Date: Wed, 15 Apr 2026 14:50:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.587336
- Title: A Multi-Stage Optimization Pipeline for Bethesda Cell Detection in Pap Smear Cytology
- Title（参考訳）: パパスミア細胞診におけるベセスダ細胞検出のための多段階最適化パイプライン
- Authors: Martin Amster, Camila María Polotto,
- Abstract要約: 本稿では,Popスミア画像中のBethesda細胞検出のための新しい枠組みを提案する。
バイオメディカルイメージング国際シンポジウム(International Symposium on Biomedical Imaging)と連携して開催されたリバ細胞学チャレンジのトラックBのために開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer vision techniques have advanced significantly in recent years, finding diverse and impactful applications within the medical field. In this paper, we introduce a new framework for the detection of Bethesda cells in Pap smear images, developed for Track B of the Riva Cytology Challenge held in association with the International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). This work focuses on enhancing computer vision models for cell detection, with performance evaluated using the mAP50-95 metric. We propose a solution based on an ensemble of YOLO and U-Net architectures, followed by a refinement stage utilizing overlap removal techniques and a binary classifier. Our framework achieved second place with a mAP50-95 score of 0.5909 in the competition. The implementation and source code are available at the following repository: github.com/martinamster/riva-trackb
- Abstract（参考訳）: 近年,コンピュータビジョン技術が飛躍的に進歩し,医療分野における多種多様な応用が発見されている。
本稿では, バイオメディカルイメージング国際シンポジウム(ISBI)で開催されているリバ細胞学チャレンジのトラックBのために開発された, パパ・スミア画像中のBethesda細胞の検出のための新しい枠組みを紹介する。
本研究は,mAP50-95測定値を用いて,細胞検出のためのコンピュータビジョンモデルの改良に焦点をあてる。
YOLOアーキテクチャとU-Netアーキテクチャのアンサンブルに基づいて,重複除去手法とバイナリ分類器を併用した改良段階を提案する。
競技では,mAP50-95スコア0.5909で2位となった。
実装とソースコードは以下のリポジトリで入手できる。
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