Röntgen är ofta utförs avbildning tester som använder små mängder av strålning för att producera bilder av organ, vävnader och ben i kroppen. Röntgen i bröstet används för att upptäcka avvikelser eller sjukdomar i luftvägarna, blodkärl, ben, hjärta och lungor. I detta arbete presenterar vi en stokastisk uppmärksamhet-baserad modell som är kapabel att lära sig vilka regioner inom en lungröntgen ska undersökas visuellt för att dra slutsatsen att skanningen innehåller en specifik radiologisk abnormitet. Den föreslagna modellen är en återkommande neurala nätverk (RNN) som lär sig att successivt prov hela röntgen och fokusera endast på informativa områden som sannolikt kommer att innehålla relevant information. Vi rapporterar om experiment som utförts med mer än 100 000 röntgenstrålar som innehåller förstorade hjärtan eller medicintekniska produkter. Modellen har utbildats med hjälp av förstärkande inlärningsmetoder för att lära sig uppgiftsspecifika policyer.
REF använde rekursiv hårdhet för att upptäcka anomalier i lungröntgen.
Learning what to look in chest X-rays with a recurrent visual attention model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}