Deep Learning 기술을 사용하여 Chest X-ray의 폐 Edema의 자동화된 탐지

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폐종의 병리학 및 방사선 징후

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의료용 심학습기

복잡한 신경망(CNNs) 설명

CNNs는 이미지와 같은 그리드와 같은 데이터를 처리하기 위해 설계된 깊은 신경 네트워크의 클래스입니다. 그들은 지역 기능 (edges, 짜임새, 모양)을 추출하는 학습 가능한 필터를 적용하는 복잡한 레이어로 구성되어 있으며, 구급차 정보를 보존하면서 공간 크기를 줄이는 풀링 레이어로 이어졌습니다. 이 레이어를 겹쳐서 네트워크는 복잡한 원자 패턴으로 계층 표현을 배우는 것을 허용합니다. 폐부 부종 검출을 위해, 마지막으로 연결된 이식 계층 또는 다중 계층의지도를 출력합니다.

학습 및 사전 훈련 모델

스크래치에서 깊은 CNN을 훈련하는 것은 엄청난 라벨 데이터 세트와 실질적인 계산 리소스를 필요로 합니다. 이 학습은 모델에서 시작해서 이 mitigates를 큰 자연 이미지 데이터 세트(예: ImageNet)에 미리 trained로 전달하고 대상 의료 작업에 대한 꼼꼼하게 조정합니다. CXR 분석의 인기있는 아키텍처는 DenseNet, ResNet 및 EfficientNet을 포함합니다. 이 모델은 스크래치 X-ray 작업과 같은 스크래치 작업에 적응하여 스크래치, 스크래치, 스크래치 및 스크래치의 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

자동화된 검출 Pipeline 구축

Dataset 취득 및 주석

높은 품질의 큐레이터 데이터 세트는 강력한 딥러닝 시스템의 코너스톤입니다. NIH ChestX‐Ray14], CheXpert], MIMIC‐CXR는 수천 개의 라벨 연구가 포함되어 있습니다. 그러나 이러한 포괄적인 데이터 세트는 특정 자원을 활용할 수 없습니다. (NIH ChestX‐Ray14])는 수많은 수많은 브랜딩을 통해 수많은 수많은 자원을 공급할 수 있습니다.

사전 처리 및 데이터 Augmentation

Chest X-ray 이미지는 해상도, 오리엔테이션 및 노출에 따라 다릅니다. 표준 사전 처리에는 고정 입력 크기 (예 : 224 × 224 픽셀), 대조를 정상화하고, 픽셀 인텐스의 정상화와 0 의미 및 단위 차이를 포함합니다. 인공적으로 교체, 번역, 스케일링, 수평 플립핑 및 탄성 변형과 같은 임의 변환을 적용하여 훈련을 확장합니다. 이러한 기술은 특히 CXF-RAY 모델과 같은 일반적인 응용 프로그램을 개선 할 수 있습니다. CXF-RAY 이미지는 특히 고급 작업에 적용 가능한 한 빨리 처리 할 수 있습니다.

모델 교육 및 검증 전략

CNN은 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한 진정한

모델 성능 평가

이진 분류의 일반적인 지표는 정확도, 감도 (recall), 특이성, 긍정적인 예측 값 (정밀) 및 F1 ‐ score를 포함합니다. 수신기 운영 특성 곡선 (AUC ‐ ROC)의 영역은 전반적인 차별 능력을 평가하기 위해 널리 이용됩니다. 폐 edema 탐지를 위해, 감도는 특히 주의깊게 진단을 피하기 위하여 중요합니다, 특정성은 불필요한 개입을 방지하기 위하여 유지되어야 합니다. 구경측정 – 예측된 probability 사이 계약은 임상 시험에서 다른 단계에 따라 측정될 수 있습니다. 또한, 특정한 조사는 다른 단계에 있는 특정한 측정을 통해, 특정한 결과를 관찰한 결과를 보장하기 위하여 측정합니다.

임상 배포 및 Workflow 통합

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도전과제

Dataset Bias 및 일반성

대부분의 CXR 데이터 세트는 환자 인구 통계, 질병 우선 순위 및 이미징 장비의 다양성을 제한하는 대형 학술 센터에서 시작되었습니다. 이러한 데이터에 훈련 된 모델은 저 자원 설정 또는 소아 인구의 저하 될 수 있습니다. 도메인 적응, 모험 토론 토론 및 유권한 학습과 같은 기술 (원료 데이터를 공유하지 않고 여러 기관에서 훈련)은이 주소를 사용하는 활성 연구 영역입니다.

모형 Interpretability

딥러닝 모델은 종종 "블랙 박스,"라는 것을 고려하고 있습니다. 열맵은 사용 된 지역의 조악한 표시를 제공하지만, 그들은 밑으로 소감을 밝혀지지 않습니다. 개념 활성화 벡터 및 위조적 설명과 같은 설명 가능한 AI 방법은 더 투명한 통찰력을 제공하기 위해 개발되고 있습니다. FDA와 같은 규제는 소프트웨어 ‐ a‐ medical‐device (SaMD)에 대한 투명성과 검증을 요구합니다.

규제 및 윤리적 고려

포괄적인 진단 도구를 배포하는 것은 엄격한 규제를 요구합니다. 미국에서는 FDA는 특정 표시에 대한 여러 CXR 알고리즘을 지켰지만 독립 진단으로 폐종을 위해 독점적으로는 독점적으로는 안됩니다. 책임, 데이터 프라이버시 (HIPAA, GDPR) 및 자동화 bias (AI에 대한 신뢰성)의 위험은 주의깊은 인간 기계 인터페이스 설계 및 지속적인 모니터링을 통해 해결되어야합니다.

미래 지향

자동 폐막식 부종 검출의 차세대는 다차원적인 데이터(예: 전자 보건 기록, 생명 표지, 실험실 값)을 통합하여 컨텍스트 정확도를 향상시키게 됩니다. Vision Transformers(ViTs) 및 Hybrid CNN-Transformer 아키텍처는 이미지의 긴 범위 의존성을 캡처하는 강력한 대안으로 부상됩니다. 대형 비표식 CXR 저장소에서 자체 학습을 통해 임상적 자원의 영향을 줄이기 위해 임상적 부담을 결정하는 데 필요한 최적의 결과를 제공합니다. 마지막으로, 환자의 건강에 대한 광범위한 영향을 측정하기 전에, 환자의 건강에 대한 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.