論文の概要: A 3D deep learning classifier and its explainability when assessing coronary artery disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00009v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 14:54:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-02 16:48:55.680561
• Title: A 3D deep learning classifier and its explainability when assessing coronary artery disease
• Title（参考訳）: 冠動脈疾患評価における3次元ディープラーニング分類器とその説明可能性
• Abstract要約: 提案手法は2次元Resnet-50モデルよりも23.65%優れていた。 本稿では,3次元CAD分類を2次元のセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションにリンクし,説明可能性の向上と正確な異常位置推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.854890811393726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Early detection and diagnosis of coronary artery disease (CAD) could save lives and reduce healthcare costs. In this study, we propose a 3D Resnet-50 deep learning model to directly classify normal subjects and CAD patients on computed tomography coronary angiography images. Our proposed method outperforms a 2D Resnet-50 model by 23.65%. Explainability is also provided by using a Grad-GAM. Furthermore, we link the 3D CAD classification to a 2D two-class semantic segmentation for improved explainability and accurate abnormality localisation.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患(CAD)の早期発見と診断は、命を救い、医療費を削減できる。 本研究では,3次元resnet-50深層学習モデルを提案し,ct冠動脈造影画像を用いて健常者とcad患者を直接分類する。 提案手法は2次元Resnet-50モデルを23.65%向上させる。 Grad-GAMの使用による説明性も提供される。 さらに,3次元CAD分類を2次元のセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションにリンクし,説明可能性の向上と正確な異常位置推定を行う。

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