Código Google: Desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo para raios X de tórax com rótulos de imagem adjudicada

Desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo para raios X de tórax com rótulos de imagem adjudicada

16/12/2019

code { background-color: transparent }Postado por Dave Steiner, médico e cientista pesquisador, e Shravya Shetty, Lead técnica, Google Healtho câncer de pulmão em estágio inicialo pneumotóraxdetecção do câncer de pulmãona classificação do câncer de próstatadiagnósticos diferenciaistentativasvaliosasChest Radiograph Interpretation with Deep Learning Models: Assessment with Radiologist-adjudicated Reference Standards and Population-adjusted EvaluationRadiologyaquiVisão geral dos dadosHospitais ApolloChestX-ray14Institutos Nacionais de Saúdecom limitações

Raio X do tórax que mostra um pneumotórax no lobo superior esquerdo identificado pelo modelo e o painel de adjudicação, mas não detectado por leituras de radiologistas individuais. Esquerda: A imagem original. Direita: A mesma imagem com as regiões mais importantes para previsão do modelo destacadas em laranja.

Rótulos do conjunto de treinamento usando aprendizado profundo e análise visual de imagensCriar e compartilhar rótulos padrão de referência aprimoradoscompartilhando com a comunidade de pesquisadoresPerspectiva futuraAgradecimentosOs principais colaboradores desse projeto no Google foram Sid Mittal, Gavin Duggan, Anna Majkowska, Scott McKinney, Andrew Sellergren, David Steiner, Krish Eswaran, Po-Hsuan Cameron Chen, Yun Liu, Shravya Shetty e Daniel Tse. Contribuições significativas também foram feitas pelos radiologistas colaboradores Joshua Reicher, Alexander Ding e Sreenivasa Raju Kalidindi. Os autores também gostariam de agradecer muitos membros da equipe de radiologia do Google Health, incluindo Jonny Wong, Diego Ardila, Zvika Ben-Haim, Rory Sayres, Shahar Jamshy, Shabir Adeel, Mikhail Fomitchev, Akinori Mitani, Quang Duong, William Chen e Sahar Kazemzadeh. Agradecemos também os inúmeros radiologistas que nos ajudaram com a interpretação de imagem especializada durante o projeto.

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