論文の概要: ThoraX-PriorNet: A Novel Attention-Based Architecture Using Anatomical
Prior Probability Maps for Thoracic Disease Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02998v3
- Date: Thu, 21 Dec 2023 17:41:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 19:45:28.235395
- Title: ThoraX-PriorNet: A Novel Attention-Based Architecture Using Anatomical
Prior Probability Maps for Thoracic Disease Classification
- Title（参考訳）: ThoraX-PriorNet: 胸部疾患分類のための解剖学的事前確率マップを用いた新しい注意型アーキテクチャ
- Authors: Md. Iqbal Hossain, Mohammad Zunaed, Md. Kawsar Ahmed, S. M. Jawwad
Hossain, Anwarul Hasan, and Taufiq Hasan
- Abstract要約: 胸部疾患は, 他と比較して, 特定の解剖学的領域で発生しやすいことが知られている。
本稿では、この病気と地域依存の事前確率分布をディープラーニングフレームワークに組み込むことを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0319363307774476
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Computer-aided disease diagnosis and prognosis based on medical
images is a rapidly emerging field. Many Convolutional Neural Network (CNN)
architectures have been developed by researchers for disease classification and
localization from chest X-ray images. It is known that different thoracic
disease lesions are more likely to occur in specific anatomical regions
compared to others. This article aims to incorporate this disease and
region-dependent prior probability distribution within a deep learning
framework. Methods: We present the ThoraX-PriorNet, a novel attention-based CNN
model for thoracic disease classification. We first estimate a
disease-dependent spatial probability, i.e., an anatomical prior, that
indicates the probability of occurrence of a disease in a specific region in a
chest X-ray image. Next, we develop a novel attention-based classification
model that combines information from the estimated anatomical prior and
automatically extracted chest region of interest (ROI) masks to provide
attention to the feature maps generated from a deep convolution network. Unlike
previous works that utilize various self-attention mechanisms, the proposed
method leverages the extracted chest ROI masks along with the probabilistic
anatomical prior information, which selects the region of interest for
different diseases to provide attention. Results: The proposed method shows
superior performance in disease classification on the NIH ChestX-ray14 dataset
compared to existing state-of-the-art methods while reaching an area under the
ROC curve (%AUC) of 84.67. Regarding disease localization, the anatomy prior
attention method shows competitive performance compared to state-of-the-art
methods, achieving an accuracy of 0.80, 0.63, 0.49, 0.33, 0.28, 0.21, and 0.04
with an Intersection over Union (IoU) threshold of 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5,
0.6, and 0.7, respectively.
- Abstract（参考訳）: 目的: 医療画像に基づくコンピュータ支援疾患診断と予後は急速に発展している分野である。
多くの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、胸部X線画像から疾患分類と局所化の研究者によって開発されている。
胸部疾患の病変は、特定の解剖学的領域において他の部位よりも多く発生することが知られている。
本稿は,この疾患と地域依存の事前確率分布をディープラーニングフレームワークに組み込むことを目的としている。
方法:胸部疾患分類のための新しい注意型CNNモデルToraX-PriorNetを提案する。
まず、胸部x線画像における特定の領域における疾患の発生確率を示す、疾患依存的空間確率、すなわち解剖学的前兆を推定する。
次に, 深層畳み込みネットワークから生成された特徴マップに注意を向けるために, 推定解剖学的事前情報と自動抽出された胸部関心領域(roi)マスク情報を組み合わせた新しい注意に基づく分類モデルを開発した。
提案手法は, 様々な自己追跡機構を用いた先行研究とは異なり, 抽出された胸部roiマスクと確率的解剖学的事前情報を併用し, 異なる疾患に対する関心領域を選択し, 注意を喚起する。
結果: NIH ChestX-ray14データセットにおいて, ROC曲線 (%AUC) の84.67の範囲に到達しながら, 既存の最先端手法と比較して, 疾患分類における優れた性能を示した。
疾患の局在について、解剖学的事前注意法では、最先端法と比較して、0.80, 0.63, 0.49, 0.33, 0.28, 0.21, 0.04の精度をそれぞれ0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.6, 0.7の交叉閾値で達成している。
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