Classificació de malalties pulmonars mitjançant aprenentatge profund i radiografies de tòrax basades en regions d’interès

Antonio Nadal Martínez, Lidia Talavera Martínez, Marc Munar i Manuel González Hidalgo, investigadors d'IdISBa, han publicat l'article amb el títol "Lung Disease Classification Using Deep Learning and ROI-Based Chest X-Ray Images" a la revista Technologies.

L'aprenentatge profund aplicat a les imatges de radiografia de tòrax (CXR) ha rebut una àmplia atenció pel seu potencial per millorar la precisió diagnòstica i l'accessibilitat en entorns sanitaris amb recursos limitats. Aquest estudi compara dues estratègies d'aprenentatge profund per a la classificació de malalties pulmonars: un enfocament de dues etapes que primer detecta anomalies abans de classificar patologies específiques i un enfocament de classificació multiclasse directa, amb aquest primer enfocament obtinguè millors resultats, especialment en termes de reducció de falsos positius.. Utilitzant una base de dades curada d'imatges CXR que cobreixen diverses malalties pulmonars, com ara la COVID-19, la pneumònia, la fibrosi pulmonar i la tuberculosi, avaluem el rendiment de diverses arquitectures de xarxes neuronals convolucionals l'impacte de la segmentació pulmonar i les tècniques d'explicabilitat.

Els resultats mostren que el marc de dues etapes aconsegueix un rendiment diagnòstic més alt i menys falsos positius que l'enfocament directe. A més, destaquen les limitacions de les tècniques de segmentació i d'augment de dades, emfatitzant la necessitat de més avenços en l'explicabilitat i el disseny de models robustos per donar suport a aplicacions diagnòstiques del món real. Finalment, realitzen una avaluació complementària de les tècniques de supressió òssia per avaluar el seu impacte potencial en el rendiment de la classificació de malalties. 

Referència de l'article

Nadal-Martínez A, Talavera-Martínez L, Munar M, González-Hidalgo M. Lung Disease Classification Using Deep Learning and ROI-Based Chest X-Ray Images. Technologies. 2026;14(1):1–27. doi: 10.3390/technologies14010001.

Enllaços Bibliosalut | Text complet

Mètriques

Altmetric

[Font: Bibliosalut]

[Foto: Mikael Häggström / X-ray of COPD exacerbation - anteroposterior view / CC0 1.0]