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Pulmonary Edema and Pleural Effusion Detection Using Efficient Net-V1-B4 Architecture and AdamW Optimizer from Chest X-Rays Images

引用

Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 1055-1073页

作者： Anas AbuKaraki Tawfi Alrawashdeh Sumaya Abusaleh Malek Zakarya Alksasbeh Bilal Alqudah khalid alemerien Hamzah Alshamaseen Faculty of Information Technology Al-Hussein Bin Talal UniversityMa’an71111Jordan College of Information and Communications Technology(ICT) Tafila Technical UniversityTafila66110Jordan IOTISTIC Solutions Company Amman11185Jordan

This paper presents a novelmulticlass systemdesigned to detect pleural effusion and pulmonary edema on chest Xray images,addressing the critical need for early detection in healthcare.A new comprehensive dataset was formed by combining 28,309 samples from the ChestX-ray14,PadChest,and CheXpert databases,with 10,287,6022,and 12,000 samples representing Pleural Effusion,Pulmonary Edema,and Normal cases,***,the preprocessing step involves applying the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE)method to boost the local contrast of the X-ray samples,then resizing the images to 380×380 dimensions,followed by using the data augmentation *** classification task employs a deep learning model based on the EfficientNet-V1-B4 architecture and is trained using the AdamW *** proposed multiclass system achieved an accuracy(ACC)of 98.3%,recall of 98.3%,precision of 98.7%,and F1-score of 98.7%.Moreover,the robustness of the model was revealed by the Receiver Operating Characteristic(ROC)analysis,which demonstrated an Area Under the Curve(AUC)of 1.00 for edema and normal cases and 0.99 for *** experimental results demonstrate the superiority of the proposedmulti-class system,which has the potential to assist clinicians in timely and accurate diagnosis,leading to improved patient ***,ablation-CAM visualization at the last convolutional layer portrayed further enhanced diagnostic capabilities with heat maps on X-ray images,which will aid clinicians in interpreting and localizing abnormalities more effectively.

关键词： Image classification decision support system EfficientNet-V1-B4 AdamW optimizer pulmonary edema pleural effusion chest X-rays

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