【论文笔记】（一）Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning

论文名称：

Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning

发表期刊：

Cell，2018

主要工作：

提出基于深度学习（CNN）和迁移学习（Transform Learning）的诊断模型，将其用于眼底疾病的分类，并验证该模型在儿童肺炎的诊断上的泛化性能

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数据：

• 训练集：108312张OCT图片，其中37206张新生血管（choroidal neovascularization），11349张糖尿病性黄斑水肿（diabetic macular edema），8617张脉络膜小疣（drusen）和51140张正常无病变（normal）图像。这些数据来源于4686例病人
• 测试集：1000张图片（每类250张），来源于633例病人

模型：

普通的卷积神经网络+迁移学习

实验一：

将新生血管（choroidal neovascularization）和糖尿病性黄斑水肿（diabetic macular edema）病人视为紧急病人（urgent referrals）；将脉络膜小疣（drusen）视为常规病人（routine referrals）；将正常无病变图像作为对照组（observation）。进行多分类的测试实验。

实验结果： achieved an accuracy of 96.6%, with a sensitivity of 97.8%, a specificity of 97.4%, and a weighted error of 6.6%.

实验二：

训练了一个 “limited model”，只使用了1000张图片作为训练集。

实验结果： achieved an accuracy of 93.4%, with a sensitivity of 96.6%, a
specificity of 94.0%, and a weighted error of 12.7%.

实验三：

二分类模型。分别测试了模型区分choroidal neovascularization / diabetic macular edema / drusen 与normal的性能。

实验结果：

• choroidal neovascularization / normal： achieved an accuracy of 100.0%, with a sensitivity of 100.0% and specificity of 100.0%.
• diabetic macular edema / normal： achieved an accuracy of 98.2%, with a sensitivity of 96.8% and specificity of 99.6%.
• drusen / normal： achieved an accuracy of 99.0%, with a sensitivity of 98.0%
  and specificity of 99.2%.

与人类专家比较：

模型的weighted error 为6.6%， 五位人类专家的weighted error 为 0.4% to 10.5%，平均为4.8%。

Occlusion Testing：

通过Occlusion Testing来绘制关于模型决策的heatmap。heatmap值大的像素代表该像素对于模型决策的贡献度高，反之亦然。

将模型应用于儿童肺炎检测：

• 用于测试模型的泛化性能
• 细菌性肺炎和病毒性肺炎二分类，achieved an accuracy of 92.8%, with a sensitivity of 93.2% and a specificity of 90.1%

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文章源码

https://data.mendeley.com/datasets/rscbjbr9sj/2