論文の概要: Fourier Transform of Percoll Gradients Boosts CNN Classification of
Hereditary Hemolytic Anemias
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09671v1
- Date: Wed, 17 Mar 2021 14:09:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-18 12:53:34.494166
- Title: Fourier Transform of Percoll Gradients Boosts CNN Classification of
Hereditary Hemolytic Anemias
- Title(参考訳): 遺伝性溶血性貧血のCNN分類におけるPercoll Gradientsのフーリエ変換
- Authors: Ario Sadafi, Luc\'ia Mar\'ia Moya Sans, Asya Makhro, Leonid Livshits,
Nassir Navab, Anna Bogdanova, Shadi Albarqouni, Carsten Marr
- Abstract要約: 遺伝性溶血性貧血は赤血球の形状と密度に影響を与える遺伝性疾患である。
現在そのような貧血の診断に用いられている遺伝子検査は費用がかかり、ほとんどの臨床検査では使用できない。
標準生化学法であるPercoll gradientを用いた遺伝性溶血性貧血の同定法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.449871753719705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hereditary hemolytic anemias are genetic disorders that affect the shape and
density of red blood cells. Genetic tests currently used to diagnose such
anemias are expensive and unavailable in the majority of clinical labs. Here,
we propose a method for identifying hereditary hemolytic anemias based on a
standard biochemistry method, called Percoll gradient, obtained by centrifuging
a patient's blood. Our hybrid approach consists on using spatial data-driven
features, extracted with a convolutional neural network and spectral
handcrafted features obtained from fast Fourier transform. We compare late and
early feature fusion with AlexNet and VGG16 architectures. AlexNet with late
fusion of spectral features performs better compared to other approaches. We
achieved an average F1-score of 88% on different classes suggesting the
possibility of diagnosing of hereditary hemolytic anemias from Percoll
gradients. Finally, we utilize Grad-CAM to explore the spatial features used
for classification.
- Abstract(参考訳): 遺伝性溶血性貧血は赤血球の形状と密度に影響を与える遺伝性疾患である。
現在そのような貧血の診断に用いられている遺伝子検査は費用がかかり、ほとんどの臨床検査では使用できない。
そこで本研究では,パーコール勾配 (percoll gradient) という標準生化学法を用いて,血行性溶血性貧血の同定法を提案する。
提案手法は,畳み込みニューラルネットワークを用いて抽出した空間的データ駆動特徴と高速フーリエ変換から得られたスペクトルハンドクラフト特徴を用いた。
AlexNet や VGG16 アーキテクチャと最近の機能融合を比較した。
スペクトル機能の後期融合によるAlexNetは、他のアプローチよりも優れている。
パーコール勾配から遺伝性溶血性貧血を診断できる可能性が示唆された。
最後に,Grad-CAMを用いて空間的特徴を探索する。
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