Training and Validating a Deep Convolutional Neural Network for Computer-Aided Detection and Classification of Abnormalities on Frontal Chest Radiographs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Convolutional neural networks (CNNs) are a subtype of artificial neural network that have shown strong performance in computer vision tasks including image classification. To date, there has been limited application of CNNs to chest radiographs, the most frequently performed medical imaging study. We hypothesize CNNs can learn to classify frontal chest radiographs according to common findings from a sufficiently large data set. MATERIALS AND METHODS: Our institution's research ethics board approved a single-center retrospective review of 35,038 adult posterior-anterior chest radiographs and final reports performed between 2005 and 2015 (56% men, average age of 56, patient type: 24% inpatient, 39% outpatient, 37% emergency department) with a waiver for informed consent. The GoogLeNet CNN was trained using 3 graphics processing units to automatically classify radiographs as normal (n = 11,702) or into 1 or more of cardiomegaly (n = 9240), consolidation (n = 6788), pleural effusion (n = 7786), pulmonary edema (n = 1286), or pneumothorax (n = 1299). The network's performance was evaluated using receiver operating curve analysis on a test set of 2443 radiographs with the criterion standard being board-certified radiologist interpretation. RESULTS: Using 256 × 256-pixel images as input, the network achieved an overall sensitivity and specificity of 91% with an area under the curve of 0.964 for classifying a study as normal (n = 1203). For the abnormal categories, the sensitivity, specificity, and area under the curve, respectively, were 91%, 91%, and 0.962 for pleural effusion (n = 782), 82%, 82%, and 0.868 for pulmonary edema (n = 356), 74%, 75%, and 0.850 for consolidation (n = 214), 81%, 80%, and 0.875 for cardiomegaly (n = 482), and 78%, 78%, and 0.861 for pneumothorax (n = 167). CONCLUSIONS: Current deep CNN architectures can be trained with modest-sized medical data sets to achieve clinically useful performance at detecting and excluding common pathology on chest radiographs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle