論文の概要: CheX-Nomaly: Segmenting Lung Abnormalities from Chest Radiographs using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01777v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 08:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:48:01.666980
• Title: CheX-Nomaly: Segmenting Lung Abnormalities from Chest Radiographs using Machine Learning
• Title（参考訳）: CheX-Nomaly:機械学習を用いた胸部X線からの肺異常の分離
• Authors: Sanskriti Singh
• Abstract要約: 本稿では,二元化ローカライズU-netモデルであるCheX-nomalyを提案する。 対照的な学習手法を取り入れることで,異常局所化モデルの一般化性を大幅に向上できることを示す。 また,バウンディングボックスセグメンテーションにおけるU-nets性能を向上させるために,新たな損失手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The global challenge in chest radiograph X-ray (CXR) abnormalities often being misdiagnosed is primarily associated with perceptual errors, where healthcare providers struggle to accurately identify the location of abnormalities, rather than misclassification errors. We currently address this problem through disease-specific segmentation models. Unfortunately, these models cannot be released in the field due to their lack of generalizability across all thoracic diseases. A binary model tends to perform poorly when it encounters a disease that isn't represented in the dataset. We present CheX-nomaly: a binary localization U-net model that leverages transfer learning techniques with the incorporation of an innovative contrastive learning approach. Trained on the VinDr-CXR dataset, which encompasses 14 distinct diseases in addition to 'no finding' cases, my model achieves generalizability across these 14 diseases and others it has not seen before. We show that we can significantly improve the generalizability of an abnormality localization model by incorporating a contrastive learning method and dissociating the bounding boxes with its disease class. We also introduce a new loss technique to apply to enhance the U-nets performance on bounding box segmentation. By introducing CheX-nomaly, we offer a promising solution to enhance the precision of chest disease diagnosis, with a specific focus on reducing the significant number of perceptual errors in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 胸部x線写真(cxr)における異常のグローバルチャレンジは、主に知覚エラーと関連しており、医療提供者は誤分類ではなく、異常の正確な位置を特定するのに苦労している。 現在,疾患特異的セグメンテーションモデルによってこの問題に対処している。 残念なことに、これらのモデルはすべての胸部疾患に対する一般化性の欠如のために、この分野ではリリースできない。 バイナリモデルは、データセットに表現されていない病気に遭遇すると、パフォーマンスが悪くなります。 トランスファー学習手法と革新的なコントラスト学習手法を組み込んだ,バイナリローカライズ型u-netモデルであるchex-nomalyを提案する。 VinDr-CXRデータセットでトレーニングされ、"発見できない"ケースに加えて、14の異なる疾患を含む。 対照学習法を取り入れ,境界ボックスとその病種を分離することで,異常局在モデルの一般化可能性を大幅に向上できることを示す。 また,境界ボックスセグメンテーションにおけるU-nets性能を向上させるために,新たな損失手法を提案する。 CheX-nomalyを導入することで、胸部疾患の診断精度を高めるための有望なソリューションを提供する。

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