Improving Lung Disease Classification from Chest X-ray Images using an Efficient Clustering Approach
Notice bibliographique
Résumé
Lung diseases are a major health problem and one of the leading causes of death worldwide.Chest X-ray (CXR) is one of the most common radiological examinations for screening thoracic diseases.Despite the existing methods that have achieved significant progress in the classification of thoracic diseases, none of the studies take into account the presence of artifacts such as wires or objects in the images.Based on the above problem, in this paper we present a novel methodology for clustering sharp images from images containing artifacts, and then perform the classification exclusively to the cluster containing sharp images without artifacts.We selected CXR of pneumonia and normal cases from the ChestX-Ray14 dataset and performed histogram equalization as preprocessing technique.By applying the DenseNet-121 model exclusively to the cluster containing images without artifacts, we achieved a higher area under the curve (AUC) than the model applied to all images.Our approach thus achieved an AUC of 79.58% for pneumonia and normal images classification.To evaluate the effectiveness of our method, we conducted experiments on another disease, namely consolidation.The results demonstrated that our method is promising, highlighting its potential for broader applications in lung disease classification.This research highlights the importance of considering the presence of artifacts when diagnosing lung diseases from radiographic images.The code will be available upon request.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».