CheXPhoto:深層学習ロバスト性をベンチマークするための胸部X線の10,000+光と変換【JST・京大機械翻訳】

Phillips Nick A.; Rajpurkar Pranav; Sabini Mark; Krishnan Rayan; Zhou Sharon; Pareek Anuj; Phu Nguyet Minh; Wang Chris; Jain Mudit; Du Nguyen Duong; Truong Steven QH; Ng Andrew Y.; Lungren Matthew P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214184695280 整理番号：22P0170192

CheXPhoto:深層学習ロバスト性をベンチマークするための胸部X線の10,000+光と変換【JST・京大機械翻訳】

CheXphoto: 10,000+ Photos and Transformations of Chest X-rays for Benchmarking Deep Learning Robustness

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資料名：
発行年： 2020年07月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

胸部X線解釈のための深層学習アルゴリズムの臨床展開は,世界中の臨床ワークフローの広大なスペクトルに統合できる解決策を必要とする。スケール展開への魅力的アプローチは,X線を,MatsAppのようなメッセージングサービスを用いて共有するために,X線の写真を捕えることにより,スマートフォンの遍在性を活用することであり,胸部X線の光に対する胸部X線アルゴリズムの適用は,機械学習モデルを訓練するために使用されるディジタルX線で典型的に遭遇するアーチファクトの存在において,信頼できる分類を必要とする。CheX写真,スマートフォン写真のデータセット,およびCheXpertデータセットからサンプリングした胸部X線の合成写真変換を紹介した。CheX写真を生成するため,(1)異なる設定の下でディジタルX線を自動および手動で捕獲し,(2)ディジタルX線とX線膜の写真のようなようにしたディジタルX線の合成変換を生成した。胸部X線のスマートフォン写真に関する自動胸部X線解釈のための深層学習アルゴリズムのロバスト性を試験および改善するための資源としてこのデータセットを解放した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

呼吸器の診断 , 放射線を利用した診断 , 医用画像処理

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