侧位视图是否有助于自动化胸部 X 光预测？
计算机视觉与模式识别
2019-07-27 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
胸部放射学中大多数卷积神经网络仅使用正面后前位（PA）视图进行预测。然而已知侧位视图有助于某些疾病与病症的诊断。新发布的 PadChest 数据集包含配对的 PA 与侧位视图，使我们能够研究对于哪些疾病和病症，提供侧位 X 光视图（相对于正面后前位 PA 视图）时神经网络的性能会提升。使用一个简单的 DenseNet 模型，我们发现使用侧位视图使数据中 56 个标签里的 8 个标签的 AUC 提升，并对其中 21 个标签达到与 PA 视图相同的性能。我们发现联合使用 PA 与侧位视图并不会简单地带来性能提升，但建议进一步研究。
引用
@article{arxiv.1904.08534,
title = {Do Lateral Views Help Automated Chest X-ray Predictions?},
author = {Hadrien Bertrand and Mohammad Hashir and Joseph Paul Cohen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08534},
year = {2019}
}
备注
3 pages and 1 figure. Under review as extended abstract at MIDL 2019 [arXiv:1907.08612]