Development of a chest X-ray machine learning convolutional neural network model on a budget and using artificial intelligence explainability techniques to analyze patterns of machine learning inference
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Machine learning (ML) will have a large impact on medicine and accessibility is important. This study's model was used to explore various concepts including how varying features of a model impacted behavior. Materials and Methods: This study built an ML model that classified chest X-rays as normal or abnormal by using ResNet50 as a base with transfer learning. A contrast enhancement mechanism was implemented to improve performance. After training with a dataset of publicly available chest radiographs, performance metrics were determined with a test set. The ResNet50 base was substituted with deeper architectures (ResNet101/152) and visualization methods used to help determine patterns of inference. Results: Performance metrics were an accuracy of 79%, recall 69%, precision 96%, and area under the curve of 0.9023. Accuracy improved to 82% and recall to 74% with contrast enhancement. When visualization methods were applied and the ratio of pixels used for inference measured, deeper architectures resulted in the model using larger portions of the image for inference as compared to ResNet50. Discussion: The model performed on par with many existing models despite consumer-grade hardware and smaller datasets. Individual models vary thus a single model's explainability may not be generalizable. Therefore, this study varied architecture and studied patterns of inference. With deeper ResNet architectures, the machine used larger portions of the image to make decisions. Conclusion: An example using a custom model showed that AI (Artificial Intelligence) can be accessible on consumer-grade hardware, and it also demonstrated an example of studying themes of ML explainability by varying ResNet architectures.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».