Khái niệm cốt lõi
医用画像分類におけるEATFormerアーキテクチャの改善とその効果的な性能向上に焦点を当てる。
Tóm tắt
I. 概要
医用画像の正確な分析が重要である。
従来の手法は一貫性や見逃し診断に課題がある。
コンピュータ支援診断システムが早期かつ正確な診断をサポートする。
II. 提案手法
EATFormerアーキテクチャは畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーを組み合わせたもの。
新しいコンポーネントを導入し、提案されたアーキテクチャは予測速度と精度を大幅に向上させる。
III. ビジョントランスフォーマー概要
ViTモデルは入力画像を効果的に処理するために段階的なプロセスを使用。
位置コンテキストの組み込みやMulti-Head Attentionメカニズムなど、ViTモデルの特徴が紹介されている。
IV. 実験結果
Chest X-rayおよびKvasirデータセットで実験結果が示され、提案手法が基準モデルと比較して予測速度と精度を大幅に向上させたことが示されている。
Thống kê
論文番号: arXiv:2403.13167v1 [cs.CV] 19 Mar 2024