Automatiserad diagnos av tuberkulos (TB) från bröst X-Rays (CXR) har hanterats med antingen handgjorda algoritmer eller maskininlärning metoder såsom stöd vektor maskiner (SVMs) och konvolutionella neurala nätverk (CNNs). De flesta djupa neurala nätverk tillämpas på uppgiften tuberkulos diagnos har anpassats från naturlig bildklassificering. Dessa modeller har ett stort antal parametrar samt höga hårdvarukrav, vilket gör dem benägna att översitta och svårare att distribuera i mobila inställningar. Vi föreslår ett enkelt konvolutionellt neuralt nätverk optimerat för problemet som är snabbare och effektivare än tidigare modeller men bevarar deras noggrannhet. Dessutom har CNN:s visualiseringskapacitet inte undersökts fullt ut. Vi testar soliditetskartor och gradCAMs som visualiseringsmetoder för tuberkulos, och diskuterar dem ur ett radiologiskt perspektiv. Tuberkulos klassificeras som den femte vanligaste dödsorsaken i världen, med cirka 10 miljoner nya fall och 1,5 miljoner dödsfall per år 1. Som ett av världens största hot och ganska lätt att bota rekommenderar Världshälsoorganisationen systematisk och bred användning av screening för att utrota sjukdomen. Posteroanterior bröstradiografi, trots dess låga specificitet och svåra interpertation 1, är en av de föredragna tuberkulos screening metoder. Tyvärr, eftersom tbc främst är en sjukdom i fattiga länder, de kliniska officerare tränas för att tolka dessa bröst X-Rays saknas ofta 2, 3. I dessa inställningar kan en automatiserad algoritm för tuberkulosdiagnos vara en billig och effektiv metod för att göra omfattande tuberkulosscreening till verklighet. Till följd av detta har ämnet uppmärksammats av maskininlärningsgemenskapen, som i en rad publikationer [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12], tog itu med problemet med metoder som sträcker sig från handgjorda algoritmer till stöd för vektormaskiner och konvolutionella neurala nätverk. Resultaten är uppmuntrande, eftersom vissa av dessa metoder uppnår nästan mänskliga känsligheter och särdrag. Under de senaste åren, end-to-end utbildade konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat drastiskt överlägsen prestanda på en mängd bildanalys utmaningar jämfört med mer klassiska handgjorda algoritmer eller även andra maskininlärning metoder såsom stöd vektor maskiner, särskilt när utmaningen kan tillräckligt väl kännetecknas av rikliga märkta träningsdata. Detta gör djupt lärande ett lovande tillvägagångssätt för medicinsk bildanalys 9 och visade state-of-the art prestanda i uppgifter som sträcker sig från bröstcancer klassificering 13, organ 14 och tumör segmentering 15, 16 för att skanna tidsreduktion för diffusion MRT 17, för att nämna några. Användningen av djup inlärning på bröstet X-Rays har lockat viss uppmärksamhet 18, 19 på grund av billigheten i denna bildteknik, överflöd av data 20 och likheten med naturliga bilder, som gör det möjligt att överföra modeller till medicinska uppgifter. Effektiviteten av dessa algoritmer på bröströntgen data har visats i olika publikationer, med vissa även generera automatiska annoteringar för symfonier 18. När det gäller tuberkulosdiagnos har djupa konvolutionsnätverk uppvisat åtminstone samma resultat som de bästa konkurrerande tillvägagångssätten, samtidigt som de varit begreppsmässigt enklare. Konkurrerande metoder använder sig ofta av komplexa maskininlärningspipelines 3, 4, 8, 11. Till exempel Vajda m.fl. 11 använda en pipeline som börjar med en atlas baserad lungsegmentering algoritm, sedan extraherar manuellt utvalda funktioner såsom form och
I REF föreslogs en effektiv metod för att upptäcka tuberkulos baserad på ett djupt neuralt nätverk med mindre krav på beräkning och minne än de som gäller för andra metoder.
Efficient Deep Network Architectures for Fast Chest X-Ray Tuberculosis Screening and Visualization
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}