論文の概要: CMT: Interpretable Model for Rapid Recognition Pneumonia from Chest
X-Ray Images by Fusing Low Complexity Multilevel Attention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16584v1
- Date: Sat, 29 Oct 2022 12:12:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 16:43:35.188070
- Title: CMT: Interpretable Model for Rapid Recognition Pneumonia from Chest
X-Ray Images by Fusing Low Complexity Multilevel Attention Mechanism
- Title（参考訳）: 胸部X線画像からの低複雑性多レベル注意機構を用いた迅速診断肺炎のCMT解釈モデル
- Authors: Shengchao Chen, Sufen Ren, Guanjun Wang, Mengxing Huang, and Chenyang
Xue
- Abstract要約: 胸部イメージングは、新型コロナウイルス患者の診断と予測に不可欠な役割を担っている。
深層学習に基づく肺炎の診断モデルが開発され,コンピュータ支援による診断が可能となった。
本報告では,肺炎の診断と迅速認識のモデルであるCMTについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8481798330936976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Chest imaging plays an essential role in diagnosing and predicting patients
with COVID-19 with evidence of worsening respiratory status. Many deep
learning-based diagnostic models for pneumonia have been developed to enable
computer-aided diagnosis. However, the long training and inference time make
them inflexible. In addition, the lack of interpretability reduces their
credibility in clinical medical practice. This paper presents CMT, a model with
interpretability and rapid recognition of pneumonia, especially COVID-19
positive. Multiple convolutional layers in CMT are first used to extract
features in CXR images, and then Transformer is applied to calculate the
possibility of each symptom. To improve the model's generalization performance
and to address the problem of sparse medical image data, we propose Feature
Fusion Augmentation (FFA), a plug-and-play method for image augmentation. It
fuses the features of the two images to varying degrees to produce a new image
that does not deviate from the original distribution. Furthermore, to reduce
the computational complexity and accelerate the convergence, we propose
Multilevel Multi-Head Self-Attention (MMSA), which computes attention on
different levels to establish the relationship between global and local
features. It significantly improves the model performance while substantially
reducing its training and inference time. Experimental results on the largest
COVID-19 dataset show the proposed CMT has state-of-the-art performance. The
effectiveness of FFA and MMSA is demonstrated in the ablation experiments. In
addition, the weights and feature activation maps of the model inference
process are visualized to show the CMT's interpretability.
- Abstract（参考訳）: 胸部画像検査は、呼吸器状態の悪化を証拠として、covid-19患者の診断と予測に欠かせない役割を担っている。
多くの深層学習に基づく肺炎診断モデルが開発され、コンピュータ支援診断が可能となった。
しかし、長い訓練と推論時間は柔軟性を損なう。
さらに、解釈性の欠如は、臨床医療における信頼性を低下させる。
本稿では,肺炎,特にCOVID-19陽性の解釈可能性と迅速認識モデルであるCMTについて述べる。
CMT内の複数の畳み込み層をまずCXR画像の特徴抽出に利用し、次にTransformerを適用して各症状の可能性を計算する。
モデルの一般化性能を向上し、スパース医療画像データの問題に対処するために、画像拡張のためのプラグアンドプレイ法であるFeature Fusion Augmentation (FFA)を提案する。
2つの画像の特徴を様々な程度に融合させ、元の分布から逸脱しない新しい画像を生成する。
さらに,計算複雑性を低減し,収束を加速するために,多レベルマルチヘッドセルフアテンション(mmsa,multilevel multi-head self-attention)を提案する。
トレーニングと推論時間を大幅に削減しながら、モデルパフォーマンスを大幅に改善する。
最大のCOVID-19データセットの実験結果は、提案されたCMTの最先端のパフォーマンスを示している。
アブレーション実験ではFFAとMMSAの有効性が示された。
さらに、モデル推論プロセスの重みと特徴活性化マップを可視化し、CMTの解釈可能性を示す。
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