Integrating Eye-Gaze Data into CXR DL Approaches: A Preliminary study

要約

本論文では、胸部X線写真の異常検出のために、医用画像と視線追跡データを組み込んだ新しいマルチモーダルDLアーキテクチャを提案する。その結果、視線データを直接DLアーキテクチャに適用しても、胸部X線の異常検出において優れた予測性能を示さないことが判明した。これらの結果は、文献上の他の研究を支持し、視線のような人間が生成したデータをDLアーキテクチャに適用する前に、より徹底的な調査が必要であることを示唆している。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel multimodal DL architecture incorporating medical images and eye-tracking data for abnormality detection in chest x-rays. Our results show that applying eye gaze data directly into DL architectures does not show superior predictive performance in abnormality detection chest X-rays. These results support other works in the literature and suggest that human-generated data, such as eye gaze, needs a more thorough investigation before being applied to DL architectures.

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