Exakt identifiering och lokalisering av avvikelser från radiologi bilder spelar en integrerad roll i klinisk diagnos och behandling planering. Att bygga en mycket exakt förutsägelse modell för dessa uppgifter kräver vanligtvis ett stort antal bilder manuellt kommenterade med etiketter och hitta platser av avvikelser. I verkligheten är dock sådana kommenterade uppgifter dyra att få tag på, särskilt de med platsanmärkningar. Vi behöver metoder som kan fungera bra med bara en liten mängd platsanteckningar. För att ta itu med denna utmaning presenterar vi ett enhetligt tillvägagångssätt som samtidigt utför sjukdomsidentifiering och lokalisering genom samma underliggande modell för alla bilder. Vi visar att vårt tillvägagångssätt effektivt kan utnyttja både klassinformation och begränsad platsanmärkning, och avsevärt överträffar den jämförande referensen i både klassificerings- och lokaliseringsuppgifter.
Till skillnad från båda tidigare metoder, som inte utnyttjar någon av de avgränsande box annoteringar, Li et al. REF utnyttjade dessa anmärkningar för att samtidigt utföra sjukdomsidentifiering och lokalisering genom samma underliggande modell.
Thoracic Disease Identification and Localization with Limited Supervision
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}