論文の概要: CheXseen: Unseen Disease Detection for Deep Learning Interpretation of Chest X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04590v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 08:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 18:18:17.315148
• Title: CheXseen: Unseen Disease Detection for Deep Learning Interpretation of Chest X-rays
• Title（参考訳）: CheXseen: 胸部X線の深層学習のための未確認疾患検出
• Authors: Siyu Shi, Ishaan Malhi, Kevin Tran, Andrew Y. Ng, Pranav Rajpurkar
• Abstract要約: 学習中にラベルが付かない疾患の存在下でのディープラーニングモデルの性能を体系的に評価する。 まず,あるサブセット(特定の疾患)で訓練されたディープラーニングモデルが,より大きな疾患群のいずれかの存在を検知できるかどうかを評価する。 第2に,病原体外疾患(未発見疾患)と共存する場合に見いだされた病原体に訓練されたモデルが見いだされた病原体を検出することができるかを評価する。 第3に, モデルで学習した特徴表現が, 未発見の疾患の小さな分類群から未発見の疾患の存在を検出するのに有用かどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3556514837221725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We systematically evaluate the performance of deep learning models in the presence of diseases not labeled for or present during training. First, we evaluate whether deep learning models trained on a subset of diseases (seen diseases) can detect the presence of any one of a larger set of diseases. We find that models tend to falsely classify diseases outside of the subset (unseen diseases) as "no disease". Second, we evaluate whether models trained on seen diseases can detect seen diseases when co-occurring with diseases outside the subset (unseen diseases). We find that models are still able to detect seen diseases even when co-occurring with unseen diseases. Third, we evaluate whether feature representations learned by models may be used to detect the presence of unseen diseases given a small labeled set of unseen diseases. We find that the penultimate layer of the deep neural network provides useful features for unseen disease detection. Our results can inform the safe clinical deployment of deep learning models trained on a non-exhaustive set of disease classes.
• Abstract（参考訳）: 学習中にラベルが付かない疾患の存在下でのディープラーニングモデルの性能を体系的に評価する。 まず,あるサブセット(特定の疾患)で訓練されたディープラーニングモデルが,より大きな疾患群のいずれかの存在を検知できるかどうかを評価する。 モデルでは,病原体以外の疾患(見当たらない疾患)を「病気なし」と誤分類する傾向がみられた。 第2に,ある疾患に訓練されたモデルが,サブセット外の疾患と共起した場合に見いだされた疾患を検出できるかどうかについて評価する。 未発見の疾患と共生しても、モデルはまだ見いだされた疾患を検出できることが分かっています。 第3に, モデルで学習した特徴表現が, 未発見の疾患の小さな分類群から未発見の疾患の存在を検出するのに有用かどうかを評価する。 深部ニューラルネットワークの究極の層は、目に見えない病気の検出に有用な機能を提供する。 本研究は,無症状群で訓練された深層学習モデルの安全な臨床展開について報告する。

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