De kommenterade medicinska bilderna är vanligtvis dyra att hämta. I detta dokument föreslås en djupinlärningsmetod för små data för att klassificera vanliga tecken på Lungsjukdomar (CISL) i datortomografi (CT) bilder. Vi utforskar både de verkliga data och de data som genereras av Generative Adversarial Network (GAN) för att förbättra tillförlitligheten och generaliseringen av lärandet. För det första använder vi GAN för att generera ett stort antal CISL från små kommenterade data, som är svåra att skilja från verkliga motsvarigheter. Dessa genererade prover används för att pre-trainea en Convolutional Neural Network (CNN) för klassificering CISLs. För det andra finjusterar vi CNN-klassificeringsmodellen med verkliga data. Experiment genomfördes i CISL:s databas LISS. Vi lyckades övertyga radiologer att våra genererade CISLs prover var verkliga för 56,7% av våra experiment. Den förtränade CNN-modellen uppnår 88,4% av genomsnittlig noggrannhet av binär klassificering, och efter finjustering, den genomsnittliga noggrannheten ökas signifikant till 95,0%. För multiklassificering av alla typer av CISL och normala vävnader, genom de två stegen av utbildning, är den genomsnittliga noggrannhet, känslighet och specificitet upp till cirka 91,83%, 92,73% respektive 99,0%. Såvitt vi vet är detta det bästa resultatet som uppnåtts i LISS-databasen, vilket visar att den föreslagna metoden är effektiv och lovande för att uppfylla djupinlärning om små data.
Inom det medicinska området använde han REF ett generativt kontraarialt nätverk (GAN) för att generera lung CT skannar och därmed förbättra tillförlitligheten och generaliseringen av lärande.
Lung CT Imaging Sign Classification through Deep Learning on Small Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}