論文の概要: Revisiting Computer-Aided Tuberculosis Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02848v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 08:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 14:44:55.877547
• Title: Revisiting Computer-Aided Tuberculosis Diagnosis
• Title（参考訳）: コンピュータ支援結核診断の再検討
• Authors: Yun Liu, Yu-Huan Wu, Shi-Chen Zhang, Li Liu, Min Wu, and Ming-Ming Cheng
• Abstract要約: 結核(TB)は世界的な健康上の脅威であり、毎年何百万人もの死者を出している。 深層学習を用いたコンピュータ支援結核診断 (CTD) は有望であるが, 限られたトレーニングデータによって進行が妨げられている。 結核X線(TBX11K)データセットは11,200個の胸部X線(CXR)画像とそれに対応するTB領域のバウンディングボックスアノテーションを含む。 このデータセットは、高品質なCTDのための洗練された検出器のトレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.39842254366172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tuberculosis (TB) is a major global health threat, causing millions of deaths annually. Although early diagnosis and treatment can greatly improve the chances of survival, it remains a major challenge, especially in developing countries. Recently, computer-aided tuberculosis diagnosis (CTD) using deep learning has shown promise, but progress is hindered by limited training data. To address this, we establish a large-scale dataset, namely the Tuberculosis X-ray (TBX11K) dataset, which contains 11,200 chest X-ray (CXR) images with corresponding bounding box annotations for TB areas. This dataset enables the training of sophisticated detectors for high-quality CTD. Furthermore, we propose a strong baseline, SymFormer, for simultaneous CXR image classification and TB infection area detection. SymFormer incorporates Symmetric Search Attention (SymAttention) to tackle the bilateral symmetry property of CXR images for learning discriminative features. Since CXR images may not strictly adhere to the bilateral symmetry property, we also propose Symmetric Positional Encoding (SPE) to facilitate SymAttention through feature recalibration. To promote future research on CTD, we build a benchmark by introducing evaluation metrics, evaluating baseline models reformed from existing detectors, and running an online challenge. Experiments show that SymFormer achieves state-of-the-art performance on the TBX11K dataset. The data, code, and models will be released.
• Abstract（参考訳）: 結核(TB)は世界的な健康上の脅威であり、毎年数百万人が死亡している。 早期診断と治療は生存率を大幅に向上させるが、特に発展途上国では依然として大きな課題である。 近年,深層学習による結核診断 (ctd) が期待されているが, 限られたトレーニングデータによって進歩が妨げられている。 そこで本研究では,結核X線(TBX11K)データセットを大規模に構築し,TB領域に対応する境界ボックスアノテーションを備えた胸部X線(CXR)画像を含む。 このデータセットは高品質ctdのための高度な検出器のトレーニングを可能にする。 さらに,CXR画像の同時分類とTB感染領域検出のための強力なベースラインであるSymFormerを提案する。 SymFormerはSymmetric Search Attention(SymAttention)を導入し、CXR画像の左右対称特性に取り組み、識別的特徴を学習する。 cxr画像は左右対称性に厳密に従わないため,特徴リカバリレーションによるシンマテンションを容易にする対称位置符号化 (spe) も提案する。 今後のctd研究を促進するために,評価指標の導入,既存の検出器から再構成したベースラインモデルの評価,オンラインチャレンジの実施により,ベンチマークを構築する。 SymFormerはTBX11Kデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。 データ、コード、モデルがリリースされます。

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