Improving Tuberculosis Detection in Chest X-Ray Images Through Transfer Learning and Deep Learning: Comparative Study of Convolutional Neural Network Architectures
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
Background: Tuberculosis (TB) remains a significant global health challenge, as current diagnostic methods are often resource-intensive, time-consuming, and inaccessible in many high-burden communities, necessitating more efficient and accurate diagnostic methods to improve early detection and treatment outcomes. Objective: This study aimed to evaluate the performance of 6 convolutional neural network architectures-Visual Geometry Group-16 (VGG16), VGG19, Residual Network-50 (ResNet50), ResNet101, ResNet152, and Inception-ResNet-V2-in classifying chest x-ray (CXR) images as either normal or TB-positive. The impact of data augmentation on model performance, training times, and parameter counts was also assessed. Methods: The dataset of 4200 CXR images, comprising 700 labeled as TB-positive and 3500 as normal cases, was used to train and test the models. Evaluation metrics included accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the receiver operating characteristic curve. The computational efficiency of each model was analyzed by comparing training times and parameter counts. Results: VGG16 outperformed the other architectures, achieving an accuracy of 99.4%, precision of 97.9%, recall of 98.6%, F1-score of 98.3%, and area under the receiver operating characteristic curve of 98.25%. This superior performance is significant because it demonstrates that a simpler model can deliver exceptional diagnostic accuracy while requiring fewer computational resources. Surprisingly, data augmentation did not improve performance, suggesting that the original dataset's diversity was sufficient. Models with large numbers of parameters, such as ResNet152 and Inception-ResNet-V2, required longer training times without yielding proportionally better performance. Conclusions: Simpler models like VGG16 offer a favorable balance between diagnostic accuracy and computational efficiency for TB detection in CXR images. These findings highlight the need to tailor model selection to task-specific requirements, providing valuable insights for future research and clinical implementations in medical image classification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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