Bröst X-Rays (CXRs) används ofta för att diagnostisera avvikelser i hjärtat och lungområdet. Automatiskt upptäcka dessa avvikelser med hög noggrannhet kan avsevärt förbättra verkliga världen diagnos processer. Brist på allmänt tillgängliga standarddata och referensstudier gör det dock svårt att jämföra och fastställa de bästa detekteringsmetoderna. För att övervinna dessa svårigheter har vi använt de allmänt tillgängliga Indiana bröst X-Ray dataset, JSRT dataset och Shenzhen Dataset och studerat prestandan hos kända djupa convolutional nätverk (DCN) arkitekturer på olika avvikelser. Vi använde värmekartor som erhållits från ocklusionskänslighet som ett mått på lokalisering i CXRs. Vi finner att samma DCN arkitektur inte presterar bra över alla avvikelser. Ytliga egenskaper eller tidigare lager ger konsekvent högre detektionsnoggrannhet jämfört med djupa egenskaper. Vi har också hittat ensemblemodeller för att förbättra klassificeringen betydligt jämfört med enstaka modeller. Tillsammans med dessa insikter, rapporterar vi den högsta noggrannheten på bröst X-Ray abnormality upptäckt på denna datauppsättning. Vi finner att i kardiomegaly klassificering uppgift, där jämförelse skulle kunna göras, djupt lärande metoden förbättrar noggrannheten med en svindlande 17 procentenhet jämfört med regelbaserade metoder. Vi tillämpade de tekniker som utvecklats längs vägen på problemet med tuberkulosdetektion på en annan datauppsättning och uppnådde den högsta noggrannheten på den uppgiften. Våra localization experiment med hjälp av dessa utbildade klassificerare visar att för rumsligt sprida ut avvikelser som kardiomegaly och lungödem, nätverket kan lokalisera avvikelser framgångsrikt större delen av tiden. Ett anmärkningsvärt resultat av den kardiomegaly lokaliseringen är att hjärtat och dess omgivande region är mest ansvarig för kardiomegaly detektion, i motsats till de regelbaserade modeller där förhållandet mellan hjärta och lunga område används som mått. Vi tror att genom djupinlärning baserad klassificering och lokalisering, kommer vi att upptäcka många fler intressanta funktioner i medicinsk bilddiagnos som inte anses traditionellt.
REF studerade prestandan hos olika konvolutionella arkitekturer på flera datauppsättningar.
Abnormality Detection and Localization in Chest X-Rays using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}