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http://hdl.handle.net/10773/38579
Title: | Deep learning for X-ray image classification |
Other Titles: | Deep learning para a classificação de imagens de raio-X |
Author: | Narciso, Teresa Costeira |
Advisor: | Morais, António Freitas, Felipe Ferreira de |
Keywords: | Atelectasis Cardiomegaly Deep-learning Effusion Nodule ResNet34 X-ray images |
Defense Date: | 15-Dec-2022 |
Abstract: | This work aims to develop a deep learning model to correctly classify common chest
pathologies like atelectasis, cardiomegaly, effusion and nodule as well as cases where
none of these pathologies are present (labelled "no-findings") in frontal-view chest
X-ray images.
Two different models were created using the ResNet34 architecture: one with the
classic single-label multi-class approach and the other with joined binary classifiers
for atelectasis vs no-findings, cardiomegaly vs no-findings, effusion vs no-findings
and nodule vs no-findings.
The first classifier achieved an Area Under the Curve (AUC) of the Receiver Operating
Characteristic (ROC) curve of 0.73 for atelectasis, 0.91 for cardiomegaly, 0.82
for effusion, 0.67 for the "no-findings" and 0.74 for nodule. The second classifier
achieved an AUC of 0.73 for atelectasis, 0.90 for cardiomegaly, 0.78 for effusion,
0.67 for "no-findings" and 0.74 for nodule. The multi-class multi-label approach
revealed better results compared with the joined binary classifiers.
Both models achieved state of the art results in the cardiomegaly and effusion
classes. The nodule and the "no-findings" classes presented the worst mislabeling
results. This called for further analysis of the models revealing the difficulty the
model had on the "no-findings" class i.e, the model mislabeled the "no-findings"
images with high confidence. After more closely inspecting the images in this
class, the poor quality of in the images was noticed, revealing instances of possible
mislabeled images and images where the lungs were out of focus. Este trabalho visa desenvolver um modelo de aprendizagem profunda para classificar correctamente as patologias atelectasia, cardiomegalia, derrame pleural, nódulo e "nenhuma descoberta" em imagens de raio-X frontal. Dois modelos diferentes foram criados utilizando a arquitectura ResNet34. O primeiro com a clássica abordagem multi-classe e o segundo usa a junção de classificadores binários para classificar atelectasia vs "sem descoberta", cardiomegalia vs "sem descoberta", derrame pleural vs "sem descoberta" e nódulo vs "sem descoberta". O primeiro classificador alcançou uma área sob a Curva (AUC) da curva característica operacional do receptor (ROC) de 0,73 para atelectasia, 0,91 para cardiomegalia, 0,82 para derrame pleural, 0,67 para o "sem descoberta" e 0,74 para nódulo. O segundo classificador alcançou um AUC de 0,73 para atelectasia, 0,90 para cardiomegalia, 0,78 para derrame pleural, 0,67 para o "sem descoberta" e 0,74 para nódulo. A abordagem multi-classe revelou melhores resultados em comparação com a junção dos classificadores binários. Ambos os modelos alcançaram os resultados na literatura para as classes de cardiomegalia e derrame pleural; o nódulo e o "sem descoberta" apresentaram os piores resultados sendo muitas vezes confundidos com outras classes. Isto exigiu uma análise mais aprofundada dos modelos, revelando a dificuldade que o modelo tinha na classe "sem descoberta"; o modelo classificou erradamente as imagens "sem descoberta" com grande confiança. Após uma análise mais aprofundada das imagens desta classe, notou-se a má qualidade destas, revelando casos de possíveis imagens mal identificadas e imagens em que os pulmões estavam desfocados. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/38579 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DFis - Dissertações de mestrado |
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