公衛所 Faculty Seminar
時間：109年11月3日(二) 12:10 – 13:10
地點：醫學二館221室
講者：黃冠華教授(交通大學統計研究所)
演講題目：多標籤深度學習分類於胸部X光線攝影之應用
摘要：
胸部X光片是用於診斷胸腔內部及其附近狀況的胸部平面X光線攝影，提供心臟與左右肺之間的縱膈等器官的疾病資訊，被廣泛應用於醫院醫療和健康體檢。醫學影像輔助診斷系統利用人工智慧輔助影像診斷，可以在短時間內满足大量的影像分析需求，減輕醫療負荷，並進一步提高診療的效率及準確性。本研究使用義大醫院提供的經專業醫生標注的1630筆胸部X光影像，其中1212筆資料是正常無病的，其餘樣本存在「一圖多病」的情況，屬於典型的多標籤分類問題。本研究通過深度學習模型，提取影像特徵，預測疾病標籤；同時，利用美國國立衛生研究院公開的大型胸部X光影像數據集，採用遷移學習的方法减小資料不足的影響，進一步優化分類模型。研究結果顯示，深度學習模型ResNet50和DenseNet121均可實現不錯的準確率，結合遷移學習可以顯著增强模型的預測能力，並節省所需的計算資源。運用疊代式遷移學習有望得到性價比最高的分類模型。