Recent advancements in computer vision promise to automate medical image analysis. Rheumatoid arthritis is an autoimmune disease that would profit from computer-based diagnosis, as there are no direct markers known, and doctors have to rely on manual inspection of X-ray images. In this work, we present a multi-task deep learning model that simultaneously learns to localize joints on X-ray images and diagnose two kinds of joint damage: narrowing and erosion. Additionally, we propose a modification of label smoothing, which combines classification and regression cues into a single loss and achieves 5% relative error reduction compared to standard loss functions. Our final model obtained 4th place in joint space narrowing and 5th place in joint erosion in the global RA2 DREAM challenge.


翻译:最近在计算机视觉方面的进步有望使医学图像分析自动化。 风湿性关节炎是一种自动免疫疾病,从计算机诊断中受益,因为没有已知的直接标志,医生不得不依靠人工检查X光图像。 在这项工作中,我们提出了一个多任务深度学习模型,同时学习如何将X光图像上的连接地方化,并诊断出两类共同损害:缩小和侵蚀。此外,我们提议修改标签平滑,将分类和回归信号合并成单一损失,与标准损失功能相比,实现了5%的相对误差减少。 我们的最后模型在联合缩小空间方面获得了第4位,在全球RA2 DREAM挑战中获得了第5位联合侵蚀。

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