Phân loại COVID-19 trong hình ảnh X-quang ngực bằng mạng nơ-ron tích chập sâu DeTraC

Asmaa Abbas1, Mohammed M. Abdelsamea1, Mohamed Medhat Gaber2
1Mathematics Department, Faculty of Science, Assiut University, Assiut, Egypt
2School of Computing and Digital Technology, Birmingham City University, Birmingham, UK

Tóm tắt

Tóm tắt

Hình ảnh X-quang ngực là kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh đầu tiên đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán bệnh COVID-19. Nhờ vào sự sẵn có cao của các tập dữ liệu hình ảnh được chú thích quy mô lớn, đã đạt được nhiều thành công lớn trong việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho nhận diện và phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, do sự hạn chế về khả năng tiếp cận các hình ảnh y tế được chú thích, việc phân loại hình ảnh y tế vẫn là thách thức lớn nhất trong chẩn đoán y tế. Nhờ có học chuyển giao, một cơ chế hiệu quả có thể cung cấp giải pháp hứa hẹn bằng cách chuyển giao kiến thức từ các nhiệm vụ nhận diện đối tượng chung sang các nhiệm vụ đặc thù trong miền. Trong bài báo này, chúng tôi xác thực và giới thiệu một mạng CNN sâu, gọi là Phân tách, Chuyển giao và Tổng hợp (DeTraC), cho việc phân loại hình ảnh X-quang ngực bệnh COVID-19. DeTraC có thể xử lý bất kỳ sự bất thường nào trong tập dữ liệu hình ảnh bằng cách điều tra biên giới lớp của nó thông qua cơ chế phân tách lớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng của DeTraC trong việc phát hiện các trường hợp COVID-19 từ một tập dữ liệu hình ảnh toàn diện được thu thập từ nhiều bệnh viện trên thế giới. Độ chính xác cao 93.1% (với độ nhạy 100%) đã được đạt được bởi DeTraC trong việc phát hiện hình ảnh X-quang COVID-19 từ các trường hợp bình thường và trường hợp hội chứng hô hấp cấp tính nặng.

Từ khóa

#COVID-19 #X-quang ngực #mạng nơ-ron tích chập sâu #DeTraC #học chuyển giao

Tài liệu tham khảo

Abbas A, Abdelsamea MM (2018) Learning transformations for automated classification of manifestation of tuberculosis using convolutional neural network. In: 2018 13Th international conference on computer engineering and systems (ICCES), IEEE, pp 122–126

Abbas A, Abdelsamea MM, Gaber MM (2020) Detrac: Transfer learning of class decomposed medical images in convolutional neural networks. IEEE Access 8:74901–74913

Anthimopoulos M, Christodoulidis S, Ebner L, Christe A, Mougiakakou S (2016) Lung pattern classification for interstitial lung diseases using a deep convolutional neural network. IEEE Trans Med Imaging 35(5):1207–1216

Apostolopoulos ID, Mpesiana TA (2020) Covid-19: Automatic detection from x-ray images utilizing transfer learning with convolutional neural networks. Phys Eng Sci Med 1

Candemir S, Jaeger S, Palaniappan K, Musco JP, Singh RK, Xue Z, Karargyris A, Antani S, Thoma G, McDonald CJ (2014) Lung segmentation in chest radiographs using anatomical atlases with nonrigid registration. IEEE Trans Med Imaging 33(2):577–590. https://doi.org/10.1109/TMI.2013.2290491

Cohen JP, Morrison P, Dao L (2020) Covid-19 image data collection. arXiv:2003.11597

Dandıl E, Çakiroğlu M, Ekşi Z, Özkan M, Kurt ÖK, Canan A (2014) Artificial neural network-based classification system for lung nodules on computed tomography scans. In: 2014 6Th international conference of soft computing and pattern recognition (soCPar), IEEE, pp 382–386

Dong D, Tang Z, Wang S, Hui H, Gong L, Lu Y, Xue Z, Liao H, Chen F, Yang F, Jin R, Wang K, Liu Z, Wei J, Mu W, Zhang H, Jiang J, Tian J, Li H (2020) The role of imaging in the detection and management of covid-19: a review. IEEE Rev Biomed Eng 1–1

Gao M, Bagci U, Lu L, Wu A, Buty M, Shin HC, Roth H, Papadakis GZ, Depeursinge A, Summers RM, et al. (2018) Holistic classification of ct attenuation patterns for interstitial lung diseases via deep convolutional neural networks. Comput Meth Biomechan Biomed Eng Imaging Visual 6(1):1–6

Iandola FN, Han S, Moskewicz MW, Ashraf K, Dally WJ, Keutzer K (2016) Squeezenet:, Alexnet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 0.5 mb model size. arXiv:1602.07360

Jaeger S, Karargyris A, Candemir S, Folio L, Siegelman J, Callaghan F, Xue Z, Palaniappan K, Singh RK, Antani S, Thoma G, Wang Y, Lu P, McDonald CJ (2014) Automatic tuberculosis screening using chest radiographs. IEEE Trans Med Imaging 33(2):233–245. https://doi.org/10.1109/TMI.2013.2284099

Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: Advances in neural information processing systems, pp 1097–1105

Kuruvilla J, Gunavathi K (2014) Lung cancer classification using neural networks for ct images. Comput Meth Prog Biomed 113(1):202–209

LeCun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Deep learning. Nature 521(7553):436

Li L, Qin L, Xu Z, Yin Y, Wang X, Kong B, Bai J, Lu Y, Fang Z, Song Q, et al. (2020) Artificial intelligence distinguishes covid-19 from community acquired pneumonia on chest ct. Radiology p 200905

Li Q, Cai W, Wang X, Zhou Y, Feng DD, Chen M (2014) Medical image classification with convolutional neural network. In: 2014 13Th international conference on control automation robotics & vision (ICARCV), IEEE, pp 844–848

Manikandan T, Bharathi N (2016) Lung cancer detection using fuzzy auto-seed cluster means morphological segmentation and svm classifier. J Med Syst 40(7):181

Organization WH, et al. (2020) Coronavirus disease 2019 (covid-19); situation report 51

Pan SJ, Yang Q (2009) A survey on transfer learning. IEEE Trans Knowl Data Eng 22 (10):1345–1359

Polaka I, Borisov A (2010) Clustering-based decision tree classifier construction. Technol Econ Dev Econ 16(4):765–781

Polaka I et al (2013) Clustering algorithm specifics in class decomposition no: Applied Information and Communication Technology

Sangamithraa P, Govindaraju S (2016) Lung tumour detection and classification using ek-mean clustering. In: 2016 International conference on wireless communications, signal processing and networking (wiSPNET), IEEE, pp 2201–2206

Sethy PK, Behera SK (2020) Detection of coronavirus disease (covid-19) based on deep features

Shi F, Wang J, Shi J, Wu Z, Wang Q, Tang Z, He K, Shi Y, Shen D (2020) Review of artificial intelligence techniques in imaging data acquisition, segmentation and diagnosis for covid-19 IEEE Reviews in Biomedical Engineering

Shi H, Han X, Jiang N, Cao Y, Alwalid O, Gu J, Fan Y, Zheng C (2020) Radiological findings from 81 patients with covid-19 pneumonia in wuhan, china: a descriptive study The Lancet Infectious Diseases

Shin HC, Roth HR, Gao M, Lu L, Xu Z, Nogues I, Yao J, Mollura D, Summers RM (2016) Deep convolutional neural networks for computer-aided detection: Cnn architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE Trans Med Imaging 35(5):1285–1298

Simonyan K, Zisserman A (2014) Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, International Conference on Learning Representations

Sokolova M, Lapalme G (2009) A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Inform Process Manage 45(4):427–437

Song Y, Zheng S, Li L, Zhang X, Zhang X, Huang Z, Chen J, Zhao H, Jie Y, Wang R, et al. (2020) Deep learning enables accurate diagnosis of novel coronavirus (covid-19) with ct images medRxiv

Sun W, Zheng B, Qian W (2016) Computer aided lung cancer diagnosis with deep learning algorithms. In: Medical imaging 2016: computer-aided diagnosis, vol. 9785, p. 97850z. International society for optics and photonics

Szegedy C, Ioffe S, Vanhoucke V, Alemi AA (2017) Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning. In: Thirty-first AAAI conference on artificial intelligence

Szegedy C, Liu W, Jia Y, Sermanet P, Reed S, Anguelov D, Erhan D, Vanhoucke V, Rabinovich A (2015) Going deeper with convolutions. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1–9

Vilalta R, Achari MK, Eick CF (2003) Class decomposition via clustering: a new framework for low-variance classifiers Third IEEE international conference on data mining, IEEE, pp 673–676

Wang L, Wong A (2020) Covid-net: A tailored deep convolutional neural network design for detection of covid-19 cases from chest radiography images

Wang S, Kang B, Ma J, Zeng X, Xiao M, Guo J, Cai M, Yang J, Li Y, Meng X, et al. (2020) A deep learning algorithm using ct images to screen for corona virus disease (covid-19) medRxiv

Wold S, Esbensen K, Geladi P (1987) Principal component analysis. Chemometr Intell Lab Syst 2(1-3):37–52

Wu J, Xiong H, Chen J (2010) Cog: local decomposition for rare class analysis. Data Min Knowl Disc 20(2):191–220

Wu X, Kumar V, Quinlan JR, Ghosh J, Yang Q, Motoda H, McLachlan GJ, Ng A, Liu B, Philip SY, et al. (2008) Top 10 algorithms in data mining. Knowl Inform Syst 14(1):1–37