論文の概要: Computer-aided abnormality detection in chest radiographs in a clinical setting via domain-adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10564v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 01:01:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-01 17:09:08.645669
• Title: Computer-aided abnormality detection in chest radiographs in a clinical setting via domain-adaptation
• Title（参考訳）: 臨床領域適応による胸部X線写真におけるコンピュータ支援異常検出
• Authors: Abhishek K Dubey, Michael T Young, Christopher Stanley, Dalton Lunga, Jacob Hinkle
• Abstract要約: 深層学習(DL)モデルは、放射線医が胸部X線写真から肺疾患の診断を助けるために医療センターに配備されている。 これらの訓練済みDLモデルが臨床現場で一般化する能力は、公開と非公開のラジオグラフィー間のデータ分布の変化のため、貧弱である。 本研究では,ドメインシフト検出と除去手法を導入し,この問題を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23624125155742057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models are being deployed at medical centers to aid radiologists for diagnosis of lung conditions from chest radiographs. Such models are often trained on a large volume of publicly available labeled radiographs. These pre-trained DL models' ability to generalize in clinical settings is poor because of the changes in data distributions between publicly available and privately held radiographs. In chest radiographs, the heterogeneity in distributions arises from the diverse conditions in X-ray equipment and their configurations used for generating the images. In the machine learning community, the challenges posed by the heterogeneity in the data generation source is known as domain shift, which is a mode shift in the generative model. In this work, we introduce a domain-shift detection and removal method to overcome this problem. Our experimental results show the proposed method's effectiveness in deploying a pre-trained DL model for abnormality detection in chest radiographs in a clinical setting.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)モデルは、放射線医が胸部X線写真から肺疾患の診断を助けるために医療センターに配備されている。 このようなモデルは、しばしば多くの公開ラベル付きラジオグラフィーで訓練される。 これらの訓練済みDLモデルが臨床現場で一般化する能力は、公開と非公開のラジオグラフィー間のデータ分布の変化のため、貧弱である。 胸部X線写真では、分布の不均一性はX線装置の様々な条件と画像の生成に使用される構成から生じる。 機械学習のコミュニティでは、データ生成ソースの多様性によって生じる課題はドメインシフトと呼ばれ、これは生成モデルのモードシフトである。 本研究では,ドメインシフト検出と除去手法を導入し,この問題を克服する。 臨床における胸部x線画像の異常検出のための事前訓練したdlモデルの導入における提案手法の有効性について検討した。

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