論文の概要: Multilabel Classification for Lung Disease Detection: Integrating Deep Learning and Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11452v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 05:14:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:04.719971
• Title: Multilabel Classification for Lung Disease Detection: Integrating Deep Learning and Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 肺疾患検出のためのマルチラベル分類 : 深層学習と自然言語処理の統合
• Authors: Maria Efimovich, Jayden Lim, Vedant Mehta, Ethan Poon,
• Abstract要約: 本稿では,多ラベル肺疾患分類のためのトランスファーラーニングモデルを提案する。 提案モデルはF1スコア0.69、AUROC0.86を達成し、臨床応用の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Classifying chest radiographs is a time-consuming and challenging task, even for experienced radiologists. This provides an area for improvement due to the difficulty in precisely distinguishing between conditions such as pleural effusion, pneumothorax, and pneumonia. We propose a novel transfer learning model for multi-label lung disease classification, utilizing the CheXpert dataset with over 12,617 images of frontal radiographs being analyzed. By integrating RadGraph parsing for efficient annotation extraction, we enhance the model's ability to accurately classify multiple lung diseases from complex medical images. The proposed model achieved an F1 score of 0.69 and an AUROC of 0.86, demonstrating its potential for clinical applications. Also explored was the use of Natural Language Processing (NLP) to parse report metadata and address uncertainties in disease classification. By comparing uncertain reports with more certain cases, the NLP-enhanced model improves its ability to conclusively classify conditions. This research highlights the connection between deep learning and NLP, underscoring their potential to enhance radiological diagnostics and aid in the efficient analysis of chest radiographs.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線写真の分類は、経験豊富な放射線技師にとっても、時間と手間のかかる課題である。 これは、胸水、気胸、肺炎などの病態を正確に区別することが困難であるため、改善のための領域を提供する。 我々は,CheXpertデータセットを用いて,前頭葉X線写真12,617枚以上の画像を用いて,多ラベル肺疾患分類のための新しい転写学習モデルを提案する。 RadGraph解析を効率よくアノテーション抽出に利用することにより、複雑な医用画像から複数の肺疾患を正確に分類するモデルの能力を高めることができる。 提案モデルはF1スコア0.69、AUROC0.86を達成し、臨床応用の可能性を示した。 また、NLP(Natural Language Processing)を用いて、レポートのメタデータを解析し、疾患分類の不確実性に対処することについても検討した。 より確実な事例と不確実な報告を比較することで、NLP強化モデルは条件を決定的に分類する能力を向上させる。 本研究は, 深層学習とNLPの関連性を強調し, 放射線診断の強化と胸部X線像の効率的な解析支援の可能性を強調した。

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