Hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh dựa trên biến đổi sóng và mạng nơ-ron tích chập cho việc phát hiện bệnh lý tiêu hóa

Subhashree Mohapatra1, Janmenjoy Nayak2, Manohar Mishra3, Girish Kumar Pati4, Bignaraj Naik5, Tripti Swarnkar6
1Department of Computer Science and Engineering, Siksha ‘O’Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, India
2Department of Computer Science, Aditya Institute of Technology and Management, Srikakulam, India
3Department of Electrical and Electronics Engineering, Siksha O Anusandhan Deemed to Be University, Bhubaneswar, India
4Department of Gastroenterology, Institute of Medical Science, SUM Hospital, Bhubaneswar, India
5Department of Computer Application, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, India
6Department of Computer Application, Siksha O Anusandhan (Deemed to Be University), Bhubaneswar, India

Tóm tắt

Bài viết này trình bày một hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh cho việc phát hiện các bất thường khác nhau có trong vùng tiêu hóa (GI) với sự trợ giúp của phân tích tần số-thời gian và mạng nơ-ron tích chập. Trong công việc này, tập dữ liệu KVASIR V2 bao gồm tám loại hình ảnh về đường tiêu hóa như Hệ mạc bình thường, Hệ môn vị bình thường, Đường Z bình thường, Viêm thực quản, Polyp, Viêm loét đại tràng, Polyp nhuộm và nâng, và Biên giới cắt nhuộm được sử dụng để huấn luyện và xác minh. Giai đoạn đầu của công việc bao gồm một bước tiền xử lý hình ảnh, sau đó là trích xuất các hệ số biến đổi sóng rời rạc gần đúng. Mỗi lớp hình ảnh đã phân rã sau đó được đưa vào làm đầu vào cho một vài mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) được xem xét để huấn luyện và kiểm tra ở hai mức phân loại khác nhau nhằm nhận diện giá trị dự đoán của nó. Sau đó, hiệu suất phân loại được đo bằng các chỉ số đo lường sau: độ chính xác, độ chính xác (precision), độ hồi tưởng (recall), độ đặc hiệu và điểm F1. Kết quả thí nghiệm cho thấy độ chính xác đạt 97,25% và 93,75% ở mức phân loại đầu tiên và thứ hai tương ứng. Cuối cùng, một phân tích hiệu suất so sánh được thực hiện với một số công trình nghiên cứu đã được công bố trước đó dựa trên một tập dữ liệu tương tự, trong đó phương pháp được đề xuất có hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp cùng thời.

Từ khóa

#hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh #biến đổi sóng #mạng nơ-ron tích chập #phát hiện bệnh lý tiêu hóa

Tài liệu tham khảo

Tandon R (2007) Progress of gastroenterology in India. Indian J Gastroenterol 26:S31–S34 Cogan T, Cogan M, Tamil L (2019) MAPGI: accurate identification of anatomical landmarks and diseased tissue in gastrointestinal tract using deep learning. Comput Biol Med 111:103351 Kasban H, El-Bendary MAM, Salama DH (2015) A comparative study of medical imaging techniques. Int J Inf Sci Intell Syst 4(2):37–58 https://www.databridgemarketresearch.com/news/global-surgical-endoscopes-market, Accessed 25 Aug 2010 Watanabe K, Nagata N, Shimbo T, Nakashima R, Furuhata E, Sakurai T, Akazawa N, Yokoi C, Kobayakawa M, Akiyama J, Mizokami M, Uemura N (2013) Accuracy of endoscopic diagnosis of Helicobacter pylori infection according to level of endoscopic experience and the effect of training. BMC Gastroenterol 13(128):1–7 Hoogenboom SA, Bagci U, Wallace MB (2019) AI in gastroenterology. The current state of play and the potential. How will it affect our practice and when? Tech Gastrointest Endosc 22:42–47 Mohapatra S, Swarnkar T, Das J (2020) Deep convolutional neural network in medical image processing. In: Balas VE, Mishra BK, Kumar R (eds) Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering. Academic Press, pp 25–60. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823014-5.00006-5 S. Mohapatra, and T. Swarnkar, "Artificial Intelligence for Smart Healthcare Management: Brief Study," In Intelligent and Cloud Computing, pp. 365–373, Springer, Singapore, 2019. Alagappan M, Brown JRG, Mori Y, Berzin TM (2018) Artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy: The future is almost here. World J Gastrointest Endoscopy 10(10):239–249 Itoh T, Kawahira H, Nakashima H, Yata N (2018) Deep learning analyzes Helicobacter pylori infection by upper gastrointestinal endoscopy images. Endosc Int open 6(2):E139–E144 Zhu Y, Wang QC, Xu MD, Zhang Z, Cheng J, Zhong YS, Zhang YQ, Chen WF, Yao LQ, Zhou PH, Li QL (2019) Application of convolutional neural network in the diagnosis of the invasion depth of gastric cancer based on conventional endoscopy. Gastrointest Endosc 89(4):806–815 Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, Ishihara S, Shichijo S, Ozawa T, Ohnishi T, Fujishiro M, Matsuo K, Fujisaki J, Tada T (2018) Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer 21(4):653–660 Shichijo S, Nomura S, Aoyama K, Nishikawa Y, Miura M, Shinagawa T, Takiyama H, Tanimoto T, Ishihara S, Matsuo K, Tada T (2017) Application of convolutional neural networks in the diagnosis of Helicobacter pylori infection based on endoscopic images. EBioMedicine 25:106–111 Pogorelov K, Ostroukhova O, Jeppsson M, Espeland H, Griwodz C, de Lange T, Johansen D, Riegler M, Halvorsen P (2018) Deep learning and hand-crafted feature based approaches for polyp detection in medical videos. In: 2018 IEEE 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), pp. 381–386, IEEE, June 2018. Bernal J, Aymeric H (2020) Miccai endoscopic vision challenge polyp detection and segmentation. https://endovissub2017-giana.grand-challenge.org/home/. Accessed 11 Aug 2020 Bernal J, S´anchez FJ, Fern´andez-Esparrach G, Gil D, Rodr´ıguez C, Vilari˜no F (2015) Wm-dova maps for accurate polyp highlighting in colonoscopy: Validation vs. saliency maps from physicians. Comput Med Imaging Graph 43:99–111 Pogorelov K, Randel KR, Griwodz C, Eskeland SL, de Lange T, Johansen D, Spampinato C, Dang-Nguyen D-T, Lux M, Schmidt PT, Riegler M, Halvorsen P (2017) KVASIR: a multi-class image dataset for computer aided gastrointestinal disease detection. In: Proc. of MMSYS, pp 164–169, June 2017 Pogorelov K, Randel KR, de Lange T, Eskeland SL, Griwodz C, Johansen D, Spampinato C, Taschwer M, Lux M, Schmidt PT, Riegler M, Halvorsen P (2017) Nerthus: A BOWEL preparation quality video dataset. In: Proc. of MMSYS, pp. 170–174, June 2017 Asperti A, Mastronardo C (2017) The effectiveness of data augmentation for detection of gastrointestinal diseases from endoscopical images,” 1712.03689, Dec 2017. Hicks S, Riegler M, Pogorelov K, Anonsen KV, de Lange T, Johansen D, Jeppsson M, Randel KR, Eskeland SL, Halvorsen P (2018) Dissecting deep neural networks for better medical image classification and classification understanding. In: 2018 IEEE 31st International Symposium on computer-based medical systems, pp 363–368, June 2018 Ghatwary N, Ye X, Zolgharni M (2019) Esophageal abnormality detection using densenet based faster R-CNN with gabor features. IEEE Access 7:84374–84385 Sub-Challenge Early Barrett's Cancer Detection, https://endovissub-barrett.grand-challenge.org. Accessed 11 Aug 2020 Owais M, Arsalan M, Choi J, Mahmood T, Park KR (2019) Artificial intelligence-based classification of multiple gastrointestinal diseases using endoscopy videos for clinical diagnosis. J Clin Med 8(7):986 Gastrolab—The Gastrointestinal Site, http://www.gastrolab.net/ni.htm. Accessed 24 Aug 2020 Majid A, Khan MA, Yasmin M, Rehman A, Yousafzai A, Tariq U (2020) Classification of stomach infections: a paradigm of convolutional neural network along with classical features fusion and selection. Microsc Res Tech 83(5):562–576 Öztürk S, Özkaya U (2020) Gastrointestinal tract classification using improved LSTM based CNN. Multimed Tools Appl 79(39):28825–28840 Gopi VP, Palanisamy P (2011) Endoscopic image compression based on Double Density Discrete Wavelet Transform and SPIHT coding. In: 2011 IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering, pp 466–471, Nov 2011 Bonnel J, Khademi A, Krishnan S, Ioana C (2019) Small bowel image classification using cross-co-occurrence matrices on wavelet domain. Biomed Signal Process Control 4(1):7–15 Barbosa DC, Roupar DB, Ramos JC, Tavares AC, Lima CS (2012) Automatic small bowel tumor diagnosis by using multi-scale wavelet-based analysis in wireless capsule endoscopy images. BiomedEng Online 11:3–20 Xue Y, Li N, Wei X, Wan RA, Wang C (2020) Deep learning-based earlier detection of esophageal cancer using improved empirical wavelet transform from endoscopic image. IEEE Access 8:123765–123772 Billah M, Waheed S, Rahman MM (2017) An automatic gastrointestinal polyp detection system in video endoscopy using fusion of color wavelet and convolutional neural network features. Int J Biomed Imaging 2017:1–9. https://doi.org/10.1155/2017/9545920 Liu X, Gu J, Xie Y, Xiong J, Qin W (2012) A new approach to detecting ulcer and bleeding in Wireless capsule endoscopy images. In: Proceedings of 2012 IEEE-EMBS International Conference on biomedical and health informatics, pp. 737–740, IEEE, Jan 2012 Borgli H, Thambawita V, Smedsrud PH, Hicks S, Jha D, Eskeland SL, Ranheim Randel K et al (2020) HyperKvasir, a comprehensive multi-class image and video dataset for gastrointestinal endoscopy. Sci Data 7(1):1–14 Vetterli M, Herley C (1992) Wavelets and filter banks: Theory and design. IEEE Trans Signal Process 40:2207–2232 Sinha SK, Tiwari LK (2018) Enhancement of image classification for forest encroachment mapping with destriped SWIR band in the wavelet domain. IEEE J Sel Top Appl Earth Observ Remote Sens 11(7):2276–2281 Nayak DR, Dash R, Majhi B (2016) BrFn MR image classification using two-dimensional discrete wavelet transform and AdaBoost with random forests. Neurocomputing 177:188–197 Si L, Xiong X, Wang Z, Tan C (2020) A deep convolutional neural network model for intelligent discrimination between coal and rocks in coal mining face. Math Probl Eng 2020:1–12. https://doi.org/10.1155/2020/2616510 Liu Y, Gu Z, Cheung WK (2017) HKBU at MediaEval 2017 medico: medical multimedia task. In: MediaEval, Sept 2017 Petscharnig S, Schöffmann K, Lux M (2017) An Inception-like CNN Architecture for GI Disease and Anatomical Landmark Classification. In: MediaEval, Sept 2017 Agrawal T, Gupta R, Sahu S, Espy-Wilson CY (2017) SCL-UMD at the medico task-MediaEval 2017: transfer learning based classification of medical images. In: MediaEval, Sept 2017 KahsayGebreslassie A, Hagos Mt (2019) Automated gastrointestinal disease recognition for endoscopic images. In: IEEE International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS), pp 312–316, Oct 2019