Deep Learning Methods for Real-time Detection and Analysis of Wagner Ulcer Classification System

要約

タイトル：ワグナー潰瘍分類システムのリアルタイム検出と分析のためのディープラーニング手法

要約：
– 糖尿病性足病の重症度を診断するための方法は、現在は専門の足病医に依存している。
– しかし、多くの場合、専門の足病医は重労働をこなしており、専門医の不足があるため、急速に増え続ける糖尿病性足病の治療ニーズに対処することができないことがある。
– 専門医の仕事の一部を軽減し、糖尿病性足病患者に適時の関連情報を提供するために、糖尿病性足病を診断する医療システムを開発する必要がある。
– 本論文では、糖尿病性足病のワグナー潰瘍をリアルタイムで分類およびロケーションを行うシステムを開発した。
– データセットを構築し、YOLOv3アルゴリズムに基づいて、画像融合、ラベル平滑化、学習率変化技術などを組み合わせて、オリジナルアルゴリズムの強さと予測精度を改善した。
– 結果として、改良されたYOLOv3アルゴリズムは、mAP値が91.95%に達し、スマートフォンなどのモバイルデバイスでの糖尿病性足病ワグナー潰瘍のリアルタイム検出と分析のニーズに合致することが実験的に検証された。
– この研究は、糖尿病性足病の治療に対するパラダイムシフトをもたらし、DF組織の分析や治癒状態を評価するための有効な医療ソリューションを提供する可能性がある。

要約(オリジナル)

At present, the ubiquity method to diagnose the severity of diabetic feet (DF) depends on professional podiatrists. However, in most cases, professional podiatrists have a heavy workload, especially in underdeveloped and developing countries and regions, and there are often insufficient podiatrists to meet the rapidly growing treatment needs of DF patients. It is necessary to develop a medical system that assists in diagnosing DF in order to reduce part of the workload for podiatrists and to provide timely relevant information to patients with DF. In this paper, we have developed a system that can classify and locate Wagner ulcers of diabetic foot in real-time. First, we proposed a dataset of 2688 diabetic feet with annotations. Then, in order to enable the system to detect diabetic foot ulcers in real time and accurately, this paper is based on the YOLOv3 algorithm coupled with image fusion, label smoothing, and variant learning rate mode technologies to improve the robustness and predictive accuracy of the original algorithm. Finally, the refinements on YOLOv3 was used as the optimal algorithm in this paper to deploy into Android smartphone to predict the classes and localization of the diabetic foot with real-time. The experimental results validate that the improved YOLOv3 algorithm achieves a mAP of 91.95%, and meets the needs of real-time detection and analysis of diabetic foot Wagner Ulcer on mobile devices, such as smart phones. This work has the potential to lead to a paradigm shift for clinical treatment of the DF in the future, to provide an effective healthcare solution for DF tissue analysis and healing status.

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