胸部 X 光图像分类：一种因果视角
图像与视频处理
2023-05-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
胸部 X 光（CXR）是用于诊断胸部常见疾病的最常见且易于获取的医疗检测之一。近来，许多基于深度学习的方法被提出，能够有效分类 CXR。尽管这些技术表现良好，但难以确定这些算法实际学到的是疾病与其成因之间的因果联系，还是仅仅学会了将标签映射到图像。本文提出一种因果方法来解决 CXR 分类问题，其构建结构因果模型（SCM）并利用后门调整来选取用于 CXR 分类的有效视觉信息。特别地，我们设计不同的概率优化函数以消除混杂因素对真实因果学习的影响。实验结果表明，我们提出的方法在分类性能上优于开源的 NIH ChestX-ray14。
引用
@article{arxiv.2305.12072,
title = {Chest X-ray Image Classification: A Causal Perspective},
author = {Weizhi Nie and Chen Zhang and Dan Song and Lina Zhao and Yunpeng Bai and Keliang Xie and Anan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12072},
year = {2023}
}