A Review of Recent Advances in Deep Learning Models for Chest Disease Detection Using Radiography
Notice bibliographique
Résumé
Chest X-ray radiography (CXR) is among the most frequently used medical imaging modalities. It has a preeminent value in the detection of multiple life-threatening diseases. Radiologists can visually inspect CXR images for the presence of diseases. Most thoracic diseases have very similar patterns, which makes diagnosis prone to human error and leads to misdiagnosis. Computer-aided detection (CAD) of lung diseases in CXR images is among the popular topics in medical imaging research. Machine learning (ML) and deep learning (DL) provided techniques to make this task more efficient and faster. Numerous experiments in the diagnosis of various diseases proved the potential of these techniques. In comparison to previous reviews our study describes in detail several publicly available CXR datasets for different diseases. It presents an overview of recent deep learning models using CXR images to detect chest diseases such as VGG, ResNet, DenseNet, Inception, EfficientNet, RetinaNet, and ensemble learning methods that combine multiple models. It summarizes the techniques used for CXR image preprocessing (enhancement, segmentation, bone suppression, and data-augmentation) to improve image quality and address data imbalance issues, as well as the use of DL models to speed-up the diagnosis process. This review also discusses the challenges present in the published literature and highlights the importance of interpretability and explainability to better understand the DL models' detections. In addition, it outlines a direction for researchers to help develop more effective models for early and automatic detection of chest diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».