Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Label Classification of Thoracic Diseases using Dense Convolutional Network on Chest Radiographs

論文の概要: Multi-Label Classification of Thoracic Diseases using Dense Convolutional Network on Chest Radiographs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03583v3
Date: Sat, 14 Oct 2023 17:52:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 23:36:11.696065
Title: Multi-Label Classification of Thoracic Diseases using Dense Convolutional Network on Chest Radiographs
Title（参考訳）: 胸部X線写真を用いたDense Convolutional Networkを用いた胸部疾患のマルチラベル分類
Authors: Dipkamal Bhusal, Sanjeeb Prasad Panday
Abstract要約: 本稿では,高密度畳み込みニューラルネットワーク(DenseNet)とモデル解釈可能性を用いた胸部X線診断モデルを提案する。我々は前頭前頭X線を用いてモデルを訓練し、受信機動作特性曲線(AUC)の下の領域を含む様々な定量的指標を用いてその性能を評価した。提案モデルでは,NoduleのAUCスコアは0.655,精度0.66のAUCスコアは0.826で,AUCスコアは0.896,Noduleは0.655であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traditional methods of identifying pathologies in X-ray images rely heavily on skilled human interpretation and are often time-consuming. The advent of deep learning techniques has enabled the development of automated disease diagnosis systems, but the performance of such systems is dependent on the quality of the model and the level of interpretability it provides. In this paper, we propose a multi-label disease diagnosis model for chest X-rays using a dense convolutional neural network (DenseNet) and model interpretability using GRADCAM. We trained our model using frontal X-rays and evaluated its performance using various quantitative metrics, including the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Our proposed model achieved the highest AUC score of 0.896 for the condition Cardiomegaly with an accuracy of 0.826, while the lowest AUC score was obtained for Nodule, at 0.655 with an accuracy of 0.66. To promote model interpretability and build trust in decision making, we generated heatmaps on X-rays to visualize the regions where the model paid attention to make certain predictions. Additionally, we estimated the uncertainty in model predictions by presenting the confidence interval of our measurements. Our proposed automated disease diagnosis model obtained high performance metrics in multi-label disease diagnosis tasks and provided visualization of model predictions for model interpretability.
Abstract（参考訳）: X線画像の病理を識別する伝統的な方法は、熟練した人間の解釈に大きく依存しており、しばしば時間を要する。ディープラーニング技術の出現により、自動疾患診断システムの開発が可能となったが、そのようなシステムの性能は、モデルの品質とそれが提供する解釈可能性のレベルに依存する。本稿では,高密度畳み込みニューラルネットワーク(DenseNet)とGRADCAMを用いたモデル解釈可能性を用いた胸部X線診断モデルを提案する。我々は,前頭前頭X線を用いてモデルを訓練し,受信器動作特性曲線 (AUC) の下の領域を含む様々な定量的指標を用いて評価した。提案モデルでは,NoduleのAUCスコアは0.655,精度0.66のAUCスコアは0.826で,AUCスコアは0.896,Noduleは0.655であった。モデル解釈可能性の向上と意思決定における信頼構築のために,X線上にヒートマップを作成し,モデルが注意を払って予測を行う領域を可視化した。さらに,モデル予測の不確かさを,測定結果の信頼区間を提示することによって推定した。提案する疾患診断モデルでは,マルチラベル疾患診断タスクにおいて高性能な指標が得られ,モデル解釈可能性に対するモデル予測の可視化が可能であった。

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