MIMIC-CXR datasetet är (till dags dato) det största frigjorda † lungröntgendatasetet bestående av 473 064 lungröntgen och 206574 radiologirapporter insamlade från 63 478 patienter. Vi presenterar resultaten av utbildning och utvärdering av en samling av djupa konvolutionella neurala nätverk på denna datauppsättning för att känna igen flera vanliga thorax sjukdomar. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som tränar CNNs för denna uppgift på en så stor samling av lungröntgenbilder, som är över fyra gånger större än den största tidigare släppta bröströntgen corpus (ChestX-Ray14). Vi beskriver och utvärderar individuella CNN-modeller som är utbildade på frontala och laterala CXR-vytyper. Dessutom presenterar vi en ny DualNet-arkitektur som emulerar rutinmässig klinisk praxis genom att samtidigt behandla både frontala och laterala CXR-bilder som erhållits från en radiologisk undersökning. Vår DualNet-arkitektur visar förbättrad prestanda när det gäller att känna igen fynd i CXR-avbildningar jämfört med att tillämpa separata frontala och laterala klassificeringar.
REF är ett av de första arbeten som bedömde om en kombination av front- och sidovyer skulle hjälpa nätverket.
Large Scale Automated Reading of Frontal and Lateral Chest X-Rays using Dual Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}