論文の概要: Empowering Tuberculosis Screening with Explainable Self-Supervised Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13750v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 18:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:35:22.135214
• Title: Empowering Tuberculosis Screening with Explainable Self-Supervised Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 説明可能な自己監督型ディープニューラルネットワークによる結核スクリーニング
• Authors: Neel Patel, Alexander Wong, Ashkan Ebadi,
• Abstract要約: 結核は、特に資源に制限された人口や遠隔地において、世界的な健康危機として存続している。 本研究では,結核症例検診に適した自己指導型自己学習ネットワークを提案する。 ネットワーク全体の精度は98.14%で、それぞれ95.72%と99.44%という高いリコール率と精度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.59360534642579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tuberculosis persists as a global health crisis, especially in resource-limited populations and remote regions, with more than 10 million individuals newly infected annually. It stands as a stark symbol of inequity in public health. Tuberculosis impacts roughly a quarter of the global populace, with the majority of cases concentrated in eight countries, accounting for two-thirds of all tuberculosis infections. Although a severe ailment, tuberculosis is both curable and manageable. However, early detection and screening of at-risk populations are imperative. Chest x-ray stands as the predominant imaging technique utilized in tuberculosis screening efforts. However, x-ray screening necessitates skilled radiologists, a resource often scarce, particularly in remote regions with limited resources. Consequently, there is a pressing need for artificial intelligence (AI)-powered systems to support clinicians and healthcare providers in swift screening. However, training a reliable AI model necessitates large-scale high-quality data, which can be difficult and costly to acquire. Inspired by these challenges, in this work, we introduce an explainable self-supervised self-train learning network tailored for tuberculosis case screening. The network achieves an outstanding overall accuracy of 98.14% and demonstrates high recall and precision rates of 95.72% and 99.44%, respectively, in identifying tuberculosis cases, effectively capturing clinically significant features.
• Abstract（参考訳）: 結核は、特に資源に制限された人口や遠隔地では世界的な健康危機として存続し、毎年1000万人以上の人が新たに感染している。 公衆衛生における不平等の象徴である。 結核は世界の人口の約4分の1に影響を及ぼし、大半は8カ国に集中しており、全結核感染の3分の2を占める。 重篤な病気であるが、結核は治療も管理も可能である。 しかし、リスクの高い集団の早期発見とスクリーニングは必須である。 胸部X線は、結核スクリーニングに使用される主な画像技術である。 しかし、X線スクリーニングは専門の放射線学者を必要とし、特に限られた資源を持つ遠隔地では資源が不足することが多い。 その結果、迅速なスクリーニングで臨床医や医療提供者を支援するために人工知能(AI)を利用したシステムの必要性が高まっている。 しかし、信頼できるAIモデルをトレーニングするには、大規模な高品質なデータが必要である。 これらの課題に触発されて,本研究では,結核症例検診に適した自己指導型自己学習ネットワークを提案する。 ネットワークの全体的な精度は98.14%で、それぞれ95.72%と99.44%と高いリコール率を示し、結核の症例を同定し、臨床的に重要な特徴を効果的に捉えている。

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