論文の概要: ALLNet: A Hybrid Convolutional Neural Network to Improve Diagnosis of
Acute Lymphocytic Leukemia (ALL) in White Blood Cells
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08195v1
- Date: Wed, 18 Aug 2021 15:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-19 14:49:34.843238
- Title: ALLNet: A Hybrid Convolutional Neural Network to Improve Diagnosis of
Acute Lymphocytic Leukemia (ALL) in White Blood Cells
- Title（参考訳）: ALLNet: 白血球の急性リンパ性白血病(ALL)の診断を改善するハイブリッド畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Sai Mattapalli, Rishi Athavale
- Abstract要約: ALL Challengeデータセットには、モデルのトレーニングとテストに使用された白血球の画像10,691枚が含まれている。
提案されているハイブリッド畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるAllNetは、VGG、ResNet、Inceptionモデルの組み合わせで構成されている。
テストセットでは、ALLNetは精度92.6567%、感度95.5304%、特異度85.9155%、AUCスコア0.966347、F1スコア0.94803を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Due to morphological similarity at the microscopic level, making an accurate
and time-sensitive distinction between blood cells affected by Acute
Lymphocytic Leukemia (ALL) and their healthy counterparts calls for the usage
of machine learning architectures. However, three of the most common models,
VGG, ResNet, and Inception, each come with their own set of flaws with room for
improvement which demands the need for a superior model. ALLNet, the proposed
hybrid convolutional neural network architecture, consists of a combination of
the VGG, ResNet, and Inception models. The ALL Challenge dataset of ISBI 2019
(available here) contains 10,691 images of white blood cells which were used to
train and test the models. 7,272 of the images in the dataset are of cells with
ALL and 3,419 of them are of healthy cells. Of the images, 60% were used to
train the model, 20% were used for the cross-validation set, and 20% were used
for the test set. ALLNet outperformed the VGG, ResNet, and the Inception models
across the board, achieving an accuracy of 92.6567%, a sensitivity of 95.5304%,
a specificity of 85.9155%, an AUC score of 0.966347, and an F1 score of 0.94803
in the cross-validation set. In the test set, ALLNet achieved an accuracy of
92.0991%, a sensitivity of 96.5446%, a specificity of 82.8035%, an AUC score of
0.959972, and an F1 score of 0.942963. The utilization of ALLNet in the
clinical workspace can better treat the thousands of people suffering from ALL
across the world, many of whom are children.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡レベルでの形態的類似性のため、急性リンパ性白血病(ALL)の影響を受ける細胞と、その健康な細胞の間で正確な時間的に区別される。
しかしながら、VGG、ResNet、Inceptionの3つの最も一般的なモデルには、それぞれ独自の欠陥セットがあり、改善の余地があり、優れたモデルの必要性が要求される。
提案されているハイブリッド畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるALLNetは、VGG、ResNet、Inceptionモデルの組み合わせで構成されている。
ISBI 2019のALL Challengeデータセット(こちら)には、モデルのトレーニングとテストに使用された白血球の画像10,691枚が含まれている。
データセットの7,272枚は細胞で、そのうち3,419枚は健康な細胞です。
画像のうち60%がモデルのトレーニングに使われ、20%がクロスバリデーションセットに、20%がテストセットに使用された。
ALLNetはボード全体のVGG、ResNet、インセプションモデルを上回っ、精度は92.6567%、感度は95.5304%、特異性は85.9155%、AUCスコアは0.966347、F1スコアは0.94803であった。
テストセットでは、ALLNetは92.0991%、感度96.5446%、特異度82.8035%、AUCスコア0.959972、F1スコア0.942963を達成した。
臨床ワークスペースにおけるallnetの利用は、世界中の何千人もの人々が、そのほとんどが子供であるように、より良く治療することができる。
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