論文の概要: Deep learning methods for automatic classification of medical images and
disease detection based on chest X-Ray images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08244v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 03:51:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 14:17:24.209943
- Title: Deep learning methods for automatic classification of medical images and
disease detection based on chest X-Ray images
- Title（参考訳）: 胸部x線画像に基づく医用画像の自動分類と疾患検出のための深層学習法
- Authors: Liora Mayats-Alpay
- Abstract要約: 本研究では,Deep Learning Pre-trained RepVGGアルゴリズムを用いて肺疾患の迅速検出を行い,特徴抽出と分類を行う。
モデルのアーキテクチャ変換により,X線画像の高精細度と高精細度を高速に分類するアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Detecting and classifying diseases using X-Ray images is one of the more
challenging core tasks in the medical and research world. Innovations and
revolutions of Computer Vision with Deep learning methods offer great promise
for fast and accurate diagnosis of screening and detection from chest X-Ray
images (CXR). This work presents rapid detection of diseases in the lung using
the efficient Deep learning pre-trained RepVGG algorithm for deep feature
extraction and classification. We performed automatic classification of X-Ray
images into three categories as Covid-19, Pneumonia, and Normal X-Ray cases.
For evaluation, first, we used a histogram-oriented gradient (HOG) to detect
the shape of the region of interest (ROI). We used the ROI object to improve
the detection accuracy for lung extraction, followed by data pre-processing and
augmentation. Then a pre-trained RepVGG model is used for deep feature
extraction and classification, similar to VGG and ResNet convolutional neural
network for the training-time and inference-time architecture transformed from
the multi to the flat mode by a structural re-parameterization technique. Next,
using the Computer Vision technique, we created a feature map and superimposed
it on the original images. We used this technique for the automatic highlighted
detection of affected areas of people's lungs. Based on the X-Ray images, we
developed an algorithm that classifies X-Ray images with height accuracy and
power faster thanks to the architecture transformation of the model. We compare
deep learning frameworks' accuracy and detection of disease. The study shows
the high power of deep learning methods for X-Ray images based on COVID-19
detection utilizing chest X-Ray. The proposed framework shows better diagnostic
accuracy by comparing popular deep learning models, i.e., VGG, ResNet50,
inceptionV3, DenseNet, and InceptionResnetV2.
- Abstract（参考訳）: X線画像を用いた疾患の検出と分類は、医学や研究の世界で最も困難な課題の1つです。
ディープラーニング手法によるコンピュータビジョンの革新と革新は、胸部X線画像(CXR)からのスクリーニングと検出の迅速かつ正確な診断を可能にする。
本研究では,Deep Learning Pre-trained RepVGGアルゴリズムを用いて肺疾患の迅速検出を行い,特徴抽出と分類を行った。
x線画像の自動分類をcovid-19,肺炎,正常x線症例の3種類に分類した。
まず、興味領域(ROI)の形状を検出するために、ヒストグラム指向勾配(HOG)を用いた。
肺抽出の検出精度を向上させるためにroiオブジェクトを用い,データの前処理と増強を行った。
次に、事前学習されたrepvggモデルを用いて、構造再パラメータ化手法により、マルチからフラットモードへ変換されたトレーニング時間および推論時間アーキテクチャのためのvggおよびresnet畳み込みニューラルネットワークに似た深い特徴抽出と分類を行う。
次に,コンピュータビジョン技術を用いて特徴マップを作成し,元の画像に重畳した。
本手法を用いて, 肺の病変部位の自動強調検出を行った。
x線画像に基づいて,x線画像を高さ精度で分類し,モデルのアーキテクチャ変換により高速に動作させるアルゴリズムを開発した。
深層学習フレームワークの正確性と疾患の検出を比較した。
本研究は,胸部x線を用いたcovid-19検出に基づくx線画像のディープラーニング手法の強力さを示す。
提案フレームワークは,一般的なディープラーニングモデルであるVGG,ResNet50,InceptionV3,DenseNet,InceptionResnetV2を比較することで,より正確な診断精度を示す。
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