The Impact of Image Resolution and Model Scaling on Deep Learning based Automated Chest Radiograph Interpretation - Nima Chizari (2023)
Der effektiven Nutzung Deep Learning basierter Verfahren für die automatisierte Röntgen-Thorax Interpretation fehlte es an einem annotierten Datensatz mitentsprechender Größe. Dieses Problem scheint durch den CheXpert Datensatz [21], welcher als Wettbewerbsaufgabe veröffentlicht wurde, gelöst zu sein. Mehrere Teilnehmer [30, 51] konnten bereits zeigen, dass man erfolgreich ein Deep Learning Modell auf diesem Datensatz trainieren kann, indem sie die Detektionsrate ihres Modells mit der Detektionsrate von 3 Radiologen auf 500 Studien bestehend aus 5 verschiedenen Pathologien verglichen. Die Modelle übertrafen die Detektionsrate der Radiologen im Grossteil der Pathologien. Die Autoren nutzten die Röntgenbilder in runterskalierten Varianten (320x320 oder kleiner) als direkte Eingabe zu den Modellen. Diese Arbeit untersucht empirisch die Auswirkung von 5 verschiedenen Bildauflösungen, gemessen in der Metrik Area Under Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC), an den gleichen 5 Pathologien mit verschiedenen auf ImageNet vor trainierten Modellen. Die Resultate deuten auf potenziell höhere Detektionsraten, hauptsächlich verursacht durch höhere Bildauflösungen. Dieses Verhalten ist allerdings abhängig von der Pathologie. In 3 von 5 Fällen profitierten die Detektionsraten der Modelle, die auf einer Bildauflösung über 320 x 320 trainiert wurden, während die verbleibenden zwei Pathologien abnehmende Detektionsraten aufzeigen.
Keywords: Machine Learning; Deep Learning; Computer Vision; Medical Imaging; Maschinelles Lernen; Bilderkennung; Medizinische Bildgebung