Metric-Based Frame Selection and Deep Learning Model With Multi-Head Self Attention for Classification of Ultrasound Lung Video Images
Notice bibliographique
Résumé
Detection of COVID-19 manifestations in lung ultrasound (US) images has gained attention in recent times. The current state-of-the-art technique for distinguishing a healthy lung from COVID-19 infected or bacterial pneumonia infected one uses non-adjacent frames or equally spaced frames from the video. However, the frame content or correlation between the selected frames has not been taken into consideration for frame selection. In this paper, a metric-based frame selection approach is proposed for three-way classification of lung US videos, and the influence of the frame selection method on image classification accuracy is studied. A deep learning model comprising of a pre-trained model (VGG16) for feature extraction, multi-head attention for feature calibration, global averaging for feature reduction, and a dense layer for classification is proposed. The pre-trained model is re-trained using cross-entropy loss with balanced weights to handle class imbalance. Two types of classification approaches are considered: i) few frames in a video are selected using the proposed metrics; and (ii) all frames in a video are considered. With VGG16 as the pre-trained model, a mean balanced sensitivity of COVID-19, bacterial pneumonia, and healthy classes with 0.82, 0.89, and 0.87, respectively was achieved using 5-fold cross-validation. The results showthat even random selection of frames performs better than fixed frame selection and the proposed frame selection method outperforms the state-of-art fixed frame selection irrespective of the type of backbone model used for lung US classification.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».