22 พ.ค. 2023 เวลา 04:12 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี
มหาวิทยาลัยมหิดล

การวัดอัตราส่วนหัวใจและทรวงอกอัตโนมัติโดยผลเอกซเรย์ทรวงอก วินิจฉัยภาวะหัวใจโต

MVIT 🎉 ขอร่วมเฉลิมฉลองปีที่14ของคณะICT กับผลงานร่วมของนักศึกษา ICT ป.ตรี👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓 รับรางวัลระดับชาติ และมีได้รับโอกาศมาร่วมงานกับอาจารย์และแพทย์ผู้เชี่ยวชาญจาก ICT x Siriraj Hospital มหาวิทยาลัยมหิดล
Automatic Measurement of Cardiothoracic Ratio in Chest X-Ray Images with ProGAN-Generated Dataset, 🗞️Applied Computing and Informatics (ACI)
♥️สู่ส่วนหนึ่งของงานวิจัยที่สำเร็จและน่าสนใจกับโรค #ภาวะหัวใจโต ( #Cardiomegaly ) ที่สามารถวินิจฉัยได้จาก cardiothoracic ratio (CTR) ที่วัดจากภาพ x-ray ทรวงอก การคำนวนเป็นความสัมพันธ์ของค่า ขนาดของหัวใจ กับ ความกว้างของทรวงอก
จากผลงานนี้ที่ผู้วิจัย ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลฉพาะที่ผู้วิจัยจัดเก็บ และใช้งานในการค้นหาตำแหน่งของหัวใจและปอดในภาพ #chestxray ค่าของ CTR เปรียบเทียบกับการตรวจของผู้เชี่ยวชาญ มี average error อยู่ที่3.08% จากนั้น โมเดล ถูกนำไปใช้ บนDataset ที่ถูกคำนวนโดย PGAN การวินิจฉัย ภาวะหัวใจโต โดยใช้ความพยายามที่หลากหลายของ ค่า cut-off threshold ต่างๆ โดยที่ค่ามาตรฐาน cut-off ที่ 0.50 กระบวนการดังกล่าวมี accuracy 94.61%, sensitivity 88.31% และ specificity 94.20%
อย่างไรก็ตาม ค่าcut-offสามารถปรับลงมาที่ 0.45 ซึ่งทำให้ sensitivity เพิ่มเป็น 97.04% แต่ specificity จะลดลงมากจาก 94.20% เป็น 79.78%
Automatic measurement of cardiothoracic ratio in chest x-ray images with ProGAN-generated dataset, ACI
The paper developed a solution containing three steps on lung and heart segmentation, CTR calculation and cardiomegaly classification. The segmentation models were trained and validated on the publicly available datasets with the mask groundtruth, based on U-Net architecture. The models were then used for segmenting areas of the lungs and heart in chest x-ray images on unseen datasets, including the self-collected dataset and the new dataset generated by ProGAN.
The segmented areas were used to compute CTR values which were then used to identify the cardiomegaly by comparing with the cut-off threshold. It reported an average error of 3.08% for the CTR calculation on the self-collected dataset. Also, it reported the accuracy of 94.61%, the sensitivity of 88.31%, and the specificity of 94.20% for cardiomegaly classification on the dataset constructed by ProGAN.

ดูเพิ่มเติมในซีรีส์

โฆษณา