Breaking Diagnostic Barriers: Vision Transformers Redefine Monkeypox Detection
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: The global spread of Monkeypox (Mpox) has highlighted the urgent need for rapid, accurate diagnostic tools. Traditional methods like polymerase chain reaction (PCR) are resource-intensive, while skin image-based detection offers a promising alternative. This study evaluates the effectiveness of vision transformers (ViTs) for automated Mpox detection. Methods: By fine-tuning a pre-trained ViT model on an Mpox lesion image dataset, a robust ViT-based transfer learning (TL) model was created. Performance was assessed relative to convolutional neural network (CNN)-based TL models and ViT models trained from scratch across key metrics: accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Furthermore, a transferability measure was utilized to assess the effectiveness of feature transfer to Mpox images. Results: The results show that the ViT model outperformed a CNN, achieving an AUC of 0.948 and an accuracy of 0.942 with a p-value of less than 0.05 across all metrics, highlighting its potential for accurate and scalable Mpox detection. Moreover, the ViT models yielded a better hypothesis margin-based transferability measure, highlighting its effectiveness in transferring useful learning weights to Mpox images. Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) visualizations also confirmed that the ViT model attends to clinically relevant features, supporting its interpretability and reliability for diagnostic use. Conclusions: The results from this study suggest that ViT offers superior accuracy, making it a valuable tool for Mpox early detection in field settings, especially where conventional diagnostics are limited. This approach could support faster outbreak response and improved resource allocation in public health systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».