Fugu-MT 論文翻訳(概要): A 3D deep learning classifier and its explainability when assessing coronary artery disease

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: 処理完了
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
Authors: Wing Keung Cheung, Jeremy Kalindjian, Robert Bell, Arjun Nair, Leon J. Menezes, Riyaz Patel, Simon Wan, Kacy Chou, Jiahang Chen, Ryo Torii, Rhodri H. Davies, James C. Moon, Daniel C. Alexander, Joseph Jacob
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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