面向自动化结核病检测的深度学习方法
计算机视觉与模式识别
2018-01-23 v1
摘要
印度的结核病（TB）是全球最大的 TB 流行区。TB 每年导致 48 万人死亡。2006 至 2014 年间，印度经济因 TB 损失了 3400 亿美元。加之印度耐药菌的出现使问题更趋严重。因此印度政府提出了一种需要高灵敏度基于显微镜的 TB 诊断机制的新战略。我们提出了一种基于深度神经网络的药物敏感性 TB 检测方法，对杆菌检测的召回率和精确率分别为 83.78% 和 67.55%。该方法以适当缩放级别的显微镜图像为输入，输出可疑 TB 病菌的位置。我们的方法具有高准确度，使其在大规模训练后有望演进为高灵敏度 TB 诊断系统。
引用
@article{arxiv.1801.07080,
title = {Towards Automated Tuberculosis detection using Deep Learning},
author = {Sonaal Kant and Muktabh Mayank Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07080},
year = {2018}
}