Abstract-This paper överväger uppgiften att thorax sjukdom klassificering på lungröntgen bilder. Befintliga metoder använder i allmänhet den globala bilden som indata för nätverksinlärning. En sådan strategi är begränsad i två avseenden. 1) En thoraxsjukdom sker vanligen i (små) lokala områden som är sjukdomsspecifika. Utbildning CNN använder global bild kan påverkas av (överdriven) irrelevanta bullriga områden. 2) På grund av den dåliga anpassningen av vissa CXR-avbildningar hindrar förekomsten av oregelbundna gränser nätverksprestandan. I detta dokument tar vi upp ovanstående problem genom att föreslå ett tregrenigt konvolutionsnätverk (AG-CNN). AG-CNN 1) lär sig av sjukdomsspecifika regioner för att undvika buller och förbättra anpassningen, 2) integrerar också en global gren för att kompensera de förlorade diskriminativa signalerna per lokal gren. Vi lär oss först en global CNN-avdelning med globala bilder. Därefter, med ledning av den uppmärksamhet värmekarta som genereras från den globala grenen, drar vi slutsatsen en mask för att beskära en diskriminerande region från den globala bilden. Den lokala regionen används för att utbilda en lokal CNN-avdelning. Slutligen sammanför vi de sista poollagren av både globala och lokala grenar för finjustering av fusionsgrenen. Det omfattande experimentet utförs på datasetet ChestX-ray14. Vi rapporterar först en stark global baslinje som producerar en genomsnittlig AUC på 0,841 med ResNet-50 som ryggrad. Efter att ha kombinerat de lokala signalerna med den globala informationen förbättrar AG-CNN den genomsnittliga AUC till 0,868. Medan DenseNet-121 används uppnår den genomsnittliga AUC 0,871, vilket är ett nytt state of the art i samhället.
För att ta itu med dessa problem föreslog Ref en uppmärksamhetsvägd konvolutionell neurala nätverk (AG-CNN) för att extrahera regioner av intresse (RoI) som en grov lokalisering av lesion områden från de sista convolution outputs av globala nätverk som tränar på råa röntgenbilder med klass märkning övervakning.
Diagnose like a Radiologist: Attention Guided Convolutional Neural Network for Thorax Disease Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}