Využití hlubokých neuronových sítí pro prioritizaci RTG snímků plic
Use of deep neural networks for chest x-ray prioritization
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Dalibor Jelínek
Vedoucí práce
Krupička Radim
Oponent práce
Sirůčková Eliška
Studijní obor
Biomedicínská informatikaStudijní program
Biomedicínská a klinická technikaInstituce přidělující hodnost
katedra biomedicínské informatikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Práce zkoumá možnost vytvoření systému pro automatickou prioritizaci rentgenových snímků plic dle závažnosti nálezu. Byla zvolena datová sada rentgenových snímků s popisem – CheXpert a upraven existující software konvoluční neuronové sítě od JF HEALTHCARE, který je schopen se na této datové sadě učit. Neuronová síť pak byla rozšířena na detekci 13 nálezů a naučena na této datové sadě. Při testu na testovací sadě, která byla vyčleněna sady CheXpert, bylo pro různé nálezy dosaženo výsledků Youdenovy J statistiky mezi 0,20 a 0,59. Na jiné testovací sadě byla vypočtena priorita dle závažnosti detekovaných nálezů a ta pak byla porovnána s prioritou určenou konzultujícím lékařem – neuronová síť určila stejnou prioritu jako lékař jen ve 20 % případů a v 80 % případů prioritu nadhodnotila. Lze říci, že neuronovou síť by pro požadovaný účel šlo použít, a práce nastiňuje možnosti, jak by šlo její výsledky zlepšit. The paper examines the possibility of creation of a system for automatic prioritization (triage) of chest X-ray images based on severity of medical findings. CheXpert data set and JF HEALTHCARE´s neural network software were chosen as a core of this system. The software was then extended to detect 13 medical findings and trained using the data set. After the final trial of a testing data set the values of Youden´s J-statistics were between 0.20 and 0.59. The priority of detected findings was calculated on another test data set and then compared to the priority determined by consulting the MD beforehand – the neural network assessed the same priority as the MD in 20 % of cases and in 80 % of cases the priority was assessed higher. The paper suggests that this neural network could be used for the requested purpose and proposes some ways how to improve its performance.