Abstract TensorFlow är en andra generationens öppen källkod maskininlärning programvara bibliotek med en inbyggd ram för att genomföra neurala nätverk i ett brett utbud av perceptuella uppgifter. Även om TensorFlow användning är väl etablerad med datorseende dataset, TensorFlow gränssnitt med DICOM format för medicinsk avbildning återstår att fastställas. Vårt mål är att utöka TensorFlow API till att acceptera råa DICOM-avbildningar som indata; 1513 DaTscan DICOM-avbildningar erhölls från Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) databas. DICOM pixelintensiteter extraherades och formades till tensorer, eller n-dimensionella matriser, för att fylla utbildnings-, validerings- och testinmatningsdataset för maskininlärning. Ett enkelt neuralt nätverk byggdes i TensorFlow för att klassificera bilder i normala eller Parkinsons sjukdom grupper. Utbildningen utfördes över 1000 iterationer för varje korsvalideringssats. Gradientnedstigningsoptimering och Adagrads optimeringsalgoritmer användes för att minimera korsentropi mellan de förutsagda och jordsanningsetiketter. Korsvalidering utfördes tio gånger för att ge en genomsnittlig noggrannhet på 0,938 ± 0,047 (95 % KI 0,908–0,967). Den genomsnittliga känsligheten var 0,974 ± 0,043 (95 % KI 0,947–1,00) och den genomsnittliga specificiteten var 0,822 ± 0,207 (95 % KI 0,694–0,950). Vi utökade TensorFlow API för att möjliggöra DICOM kompatibilitet i samband med DaTscan bildanalys. Vi implementerade en neural nätverk klassificerare som producerar diagnostiska noggrannheter i par med utmärkta resultat från tidigare maskininlärning modeller. Dessa resultat indikerar den potentiella rollen av TensorFlow som ett användbart komplement diagnostiskt verktyg i klinisk miljö.
Användning av Tensorflow som ett gränssnitt för PD-diagnos baserad på medicinsk avbildning har föreslagits REF, med hjälp av en neural nätverksmodell och ger en noggrannhet på 97,34 %.
Machine Learning Interface for Medical Image Analysis
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}