論文の概要: Interpretation of smartphone-captured radiographs utilizing a deep learning-based approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05951v1
• Date: Sun, 13 Sep 2020 08:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 02:42:03.199167
• Title: Interpretation of smartphone-captured radiographs utilizing a deep learning-based approach
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくスマートフォン撮影用ラジオグラフィの解釈
• Authors: Hieu X. Le, Phuong D. Nguyen, Thang H. Nguyen, Khanh N.Q. Le, Thanh T. Nguyen
• Abstract要約: この問題に対処するために、新たにリリースされたCheXphotoデータセットでトレーニングされたディープラーニングベースニューラルネットワークのシーケンスで構成されるシステムを提案する。 私たちの知る限りでは、これはスマートフォンで撮影した電波を処理できることを示す最初の論文です。
• 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: Recently, computer-aided diagnostic systems (CADs) that could automatically interpret medical images effectively have been the emerging subject of recent academic attention. For radiographs, several deep learning-based systems or models have been developed to study the multi-label diseases recognition tasks. However, none of them have been trained to work on smartphone-captured chest radiographs. In this study, we proposed a system that comprises a sequence of deep learning-based neural networks trained on the newly released CheXphoto dataset to tackle this issue. The proposed approach achieved promising results of 0.684 in AUC and 0.699 in average F1 score. To the best of our knowledge, this is the first published study that showed to be capable of processing smartphone-captured radiographs.
• Abstract（参考訳）: 近年,医療画像の自動解釈が可能なコンピュータ支援診断システム(CAD)が,近年注目されている。 ラジオグラフィーでは、複数の深層学習システムやモデルが開発され、マルチラベル疾患認識タスクが研究されている。 しかし、いずれもスマートフォンで撮影する胸部X線撮影の訓練を受けていない。 本研究では、新たにリリースされたchexphotoデータセットでトレーニングされたディープラーニングに基づくニューラルネットワークのシーケンスからなるシステムを提案する。 提案手法はAUCで0.684、平均F1スコアで0.699の有望な結果を得た。 私たちの知る限りでは、これはスマートフォンで撮影した電波を処理できることを示す最初の論文です。

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