論文の概要: Exploring the Impact of Image Resolution on Chest X-ray Classification Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06051v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 17:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 12:23:11.803004
• Title: Exploring the Impact of Image Resolution on Chest X-ray Classification Performance
• Title（参考訳）: 胸部X線分類性能に及ぼす画像分解能の影響
• Authors: Alessandro Wollek, Sardi Hyska, Bastian Sabel, Michael Ingrisch, Tobias Lasser
• Abstract要約: その結果、高解像度の画像解像度、特に1024Times1024$ピクセルは、全体的な分類性能が最も優れていることがわかった。 画像分類のためのディープラーニングモデルは、計算上の理由から224時間224ドルという解像度をしばしば用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models for image classification have often used a resolution of $224\times224$ pixels for computational reasons. This study investigates the effect of image resolution on chest X-ray classification performance, using the ChestX-ray14 dataset. The results show that a higher image resolution, specifically $1024\times1024$ pixels, has the best overall classification performance, with a slight decline in performance between $256\times256$ to $512\times512$ pixels for most of the pathological classes. Comparison of saliency map-generated bounding boxes revealed that commonly used resolutions are insufficient for finding most pathologies.
• Abstract（参考訳）: 画像分類のためのディープラーニングモデルは、計算上の理由から、しばしば224\times224$ピクセルの解像度を使用する。 胸部X線分類における画像分解能の影響をChestX-ray14データセットを用いて検討した。 その結果、画像解像度が高め、特に1024\times1024$ピクセルは、最も優れた全体的な分類性能を示し、ほとんどの病理クラスで256\times256$から512\times512$ピクセルのパフォーマンスはわずかに低下した。 サリエンシマップ生成バウンディングボックスの比較により, 一般的に用いられている解像度は, 殆どの病態を見つけるには不十分であることが判明した。

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