Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local Adaptation Improves Accuracy of Deep Learning Model for Automated X-Ray Thoracic Disease Detection : A Thai Study

論文の概要: Local Adaptation Improves Accuracy of Deep Learning Model for Automated X-Ray Thoracic Disease Detection : A Thai Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10975v3
Date: Tue, 12 May 2020 08:20:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-10 09:19:27.348578
Title: Local Adaptation Improves Accuracy of Deep Learning Model for Automated X-Ray Thoracic Disease Detection : A Thai Study
Title（参考訳）: 局所適応はX線胸部疾患検出のための深層学習モデルの精度を向上させる : タイ研究
Authors: Isarun Chamveha, Trongtum Tongdee, Pairash Saiviroonporn, and Warasinee Chaisangmongkon
Abstract要約: 本研究では421,859個の局所胸部X線写真を用いて,胸部疾患自動検出のためのディープラーニングアルゴリズムの開発と試験を行った。コンボリューションニューラルネットワークは, 胸部X線上の13の異常条件を検出することで, 顕著な性能を発揮することが示唆された。本稿では,CXR異常検出のための最先端モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite much promising research in the area of artificial intelligence for medical image diagnosis, there has been no large-scale validation study done in Thailand to confirm the accuracy and utility of such algorithms when applied to local datasets. Here we present a wide-reaching development and testing of a deep learning algorithm for automated thoracic disease detection, utilizing 421,859 local chest radiographs. Our study shows that convolutional neural networks can achieve remarkable performance in detecting 13 common abnormality conditions on chest X-ray, and the incorporation of local images into the training set is key to the model's success. This paper presents a state-of-the-art model for CXR abnormality detection, reaching an average AUROC of 0.91. This model, if integrated to the workflow, can result in up to 55.6% work reduction for medical practitioners in the CXR analysis process. Our work emphasizes the importance of investing in local research of medical diagnosis algorithms to ensure safe and efficient usage within the intended region.
Abstract（参考訳）: 医療画像診断における人工知能の分野における有望な研究にもかかわらず、タイでは、ローカルデータセットに適用されるアルゴリズムの正確性と有用性を確認するための大規模な検証研究は行われていない。 421,859個の局所胸部x線写真を用いて,胸部疾患の自動検出のための深部学習アルゴリズムの開発とテストを行った。本研究は,畳み込みニューラルネットワークが胸部x線上の13個の共通異常条件の検出において顕著な性能を発揮することを示し,局所画像のトレーニングセットへの取り込みが,モデルの成功の鍵となる。本稿では,CXR異常検出のための最先端モデルを提案する。このモデルがワークフローに統合されれば、CXR分析プロセスにおける医療従事者に対して、最大55.6%の作業削減が達成される。本研究は,領域内での安全かつ効率的な使用を確保するために,医療診断アルゴリズムのローカルな研究に投資することの重要性を強調している。

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