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Transfer Learning for Medical Imaging
Preprint über Transfer Learning für endoskopische Bildanalyse und Edge AI. Die Arbeit berichtet in ihrer simulationsbasierten Analyse bis zu 40 % kürzere Trainingszeit; das ist weder eine Genauigkeitssteigerung um 40 % noch ein Beleg für klinischen Einsatz oder regulatorische Zulassung.
Originalsprache: Englisch. Die Sprache der Oberfläche übersetzt das Quelldokument nicht.
Transfer Learning for Medical Imaging:
Enhancing AI in Endoscopic Diagnosis
Achievements and Future Directions
arXiv Category:
Computer Vision (cs.CV)
Image Processing (eess.IV)
Preprint for:
arXiv.org
Roble Mumin
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March 24, 2025
Abstract
Transfer learning has become a key enabler in medical image analysis, allowing pre-trained
deep learning models to be adapted for specialized medical tasks while addressing critical
challenges such asdata scarcityandhigh annotation costs. This study investigates its
role in improvingdiagnostic accuracyandcomputational efficiency, with a specific
focus on its application inendoscopic image analysis.
Experimental results demonstrate that transfer learning can reducetraining timeby up
to 40% while enhancingdiagnostic precision, particularly inresource-constrained clin-
ical environments. Additionally, we explore its integration withedge AI architectures
to enable decentralized, real-time decision-making, reducing reliance on cloud-based com-
puting.
Beyond technical advancements, this study evaluates criticalethical and regulatory
considerationsto ensure responsible AI deployment in clinical practice. Compliance
withGDPR, HIPAA, and EU-MDR 2017 is analyzed to establish a framework for
the safe and transparent integration of AI-driven diagnostics.
By contextualizing transfer learning’s role in modern healthcare, this work highlights
its potential to support the next generation ofintelligent, efficient, and…Dokument öffnenDieses Dokument zitieren
Roble Mumin “Transfer Learning for Medical Imaging”.
2025-03-24.
Verfügbar unter:Dokumentseite
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