論文の概要: Hybrid Deep Learning for Detecting Lung Diseases from X-ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00682v3
- Date: Wed, 1 Jul 2020 17:31:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 04:57:49.180577
- Title: Hybrid Deep Learning for Detecting Lung Diseases from X-ray Images
- Title（参考訳）: x線画像からの肺疾患検出のためのハイブリッド深層学習
- Authors: Subrato Bharati, Prajoy Podder, M. Rubaiyat Hossain Mondal
- Abstract要約: 本稿では,VGG,データ拡張,空間ネットワーク(STN)とCNNを組み合わせたハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
VDSNetは、精度、リコール、F0.5スコア、バリデーションの正確さなど、既存の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung disease is common throughout the world. These include chronic
obstructive pulmonary disease, pneumonia, asthma, tuberculosis, fibrosis, etc.
Timely diagnosis of lung disease is essential. Many image processing and
machine learning models have been developed for this purpose. Different forms
of existing deep learning techniques including convolutional neural network
(CNN), vanilla neural network, visual geometry group based neural network
(VGG), and capsule network are applied for lung disease prediction.The basic
CNN has poor performance for rotated, tilted, or other abnormal image
orientation. Therefore, we propose a new hybrid deep learning framework by
combining VGG, data augmentation and spatial transformer network (STN) with
CNN. This new hybrid method is termed here as VGG Data STN with CNN (VDSNet).
As implementation tools, Jupyter Notebook, Tensorflow, and Keras are used. The
new model is applied to NIH chest X-ray image dataset collected from Kaggle
repository. Full and sample versions of the dataset are considered. For both
full and sample datasets, VDSNet outperforms existing methods in terms of a
number of metrics including precision, recall, F0.5 score and validation
accuracy. For the case of full dataset, VDSNet exhibits a validation accuracy
of 73%, while vanilla gray, vanilla RGB, hybrid CNN and VGG, and modified
capsule network have accuracy values of 67.8%, 69%, 69.5%, 60.5% and 63.8%,
respectively. When sample dataset rather than full dataset is used, VDSNet
requires much lower training time at the expense of a slightly lower validation
accuracy. Hence, the proposed VDSNet framework will simplify the detection of
lung disease for experts as well as for doctors.
- Abstract（参考訳）: 肺疾患は世界中でよく見られる。
これには慢性閉塞性肺疾患、肺炎、喘息、結核、線維症などが含まれる。
肺疾患のタイムリーな診断が不可欠である。
この目的のために多くの画像処理と機械学習モデルが開発されている。
convolutional neural network(cnn)、vanilla neural network(バニラニューラルネットワーク)、visual geometry group based neural network(vgg)、 capsule network(カプセルネットワーク)といった既存のディープラーニング技術は、肺疾患の予測に応用されている。
そこで本研究では,VGG,データ拡張,空間トランスフォーマーネットワーク(STN)とCNNを組み合わせたハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
この新しいハイブリッド方式は、VGG Data STN with CNN (VDSNet)と呼ばれる。
実装ツールとしては、jupyter notebook、tensorflow、kerasが使用される。
新しいモデルは、Kaggleリポジトリから収集されたNIH胸部X線画像データセットに適用される。
データセットの全バージョンとサンプルバージョンが検討されている。
完全なデータセットとサンプルデータセットの両方において、VDSNetは、精度、リコール、F0.5スコア、バリデーションの正確性など、既存のメソッドよりも優れている。
完全なデータセットの場合、vdsnetは73%の検証精度を示し、vanilla gray、vanilla rgb、hybrid cnn、vgg、modified capsule networkはそれぞれ67.8%、69%、69.5%、60.5%、63.8%の精度を持つ。
完全なデータセットではなくサンプルデータセットを使用する場合、vdsnetは検証精度をわずかに下げるために、トレーニング時間を大幅に削減する。
したがって、提案するVDSNetフレームワークは、専門家や医師のための肺疾患の発見を簡単にする。
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