An explainable transfer learning framework for multi-classification of lung diseases in chest X-rays
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
In the field of medical imaging, the increasing demand for advanced computer-aided diagnosis systems is crucial in radiography. Accurate identification of various diseases, such as COVID-19, pneumonia, tuberculosis, and pulmonary lung nodules, holds vital significance. Despite substantial progress in the medical field, a persistent research gap necessitates the development of models that excel in precision and provide transparency in decision-making processes. In order to address this issue, this work introduces an approach that utilizes transfer learning through the EfficientNet-B4 architecture, leveraging a pre-trained model to enhance the classification performance on a comprehensive dataset of lung X-rays. The integration of explainable artificial intelligence (XAI), specifically emphasizing Grad-CAM, contributes to model interpretability by providing insights into the neural network’s decision-making process, elucidating the salient features and activation regions influencing multi-disease classifications. The result is a robust multi-disease classification system achieving an impressive 96% accuracy, accompanied by visualizations highlighting critical regions in X-ray images. This investigation not only advances the progression of computer-aided diagnosis systems but also sets a pioneering benchmark for the development of dependable and transparent diagnostic models for lung disease identification.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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