論文の概要: Adaptation of a deep learning malignancy model from full-field digital
mammography to digital breast tomosynthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08381v1
- Date: Thu, 23 Jan 2020 05:44:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 12:46:07.514884
- Title: Adaptation of a deep learning malignancy model from full-field digital
mammography to digital breast tomosynthesis
- Title（参考訳）: フルフィールドデジタルマンモグラフィーによる深層学習悪性度モデルの乳房トモ合成への応用
- Authors: Sadanand Singh, Thomas Paul Matthews, Meet Shah, Brent Mombourquette,
Trevor Tsue, Aaron Long, Ranya Almohsen, Stefano Pedemonte, and Jason Su
- Abstract要約: デジタル乳房トモシンセシス (DBT) は, 感度と特異性を高めることにより, 従来のマンモグラフィーを改善する。
深層学習(DL)モデルは主に2次元フルフィールドデジタルマンモグラフィ(FFDM)やスキャンされたフィルム画像に基づいて開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8954120406920336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mammography-based screening has helped reduce the breast cancer mortality
rate, but has also been associated with potential harms due to low specificity,
leading to unnecessary exams or procedures, and low sensitivity. Digital breast
tomosynthesis (DBT) improves on conventional mammography by increasing both
sensitivity and specificity and is becoming common in clinical settings.
However, deep learning (DL) models have been developed mainly on conventional
2D full-field digital mammography (FFDM) or scanned film images. Due to a lack
of large annotated DBT datasets, it is difficult to train a model on DBT from
scratch. In this work, we present methods to generalize a model trained on FFDM
images to DBT images. In particular, we use average histogram matching (HM) and
DL fine-tuning methods to generalize a FFDM model to the 2D maximum intensity
projection (MIP) of DBT images. In the proposed approach, the differences
between the FFDM and DBT domains are reduced via HM and then the base model,
which was trained on abundant FFDM images, is fine-tuned. When evaluating on
image patches extracted around identified findings, we are able to achieve
similar areas under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC) of
$\sim 0.9$ for FFDM and $\sim 0.85$ for MIP images, as compared to a ROC AUC of
$\sim 0.75$ when tested directly on MIP images.
- Abstract（参考訳）: マンモグラフィーによる検診は乳がん死亡率の低下に役立っているが、特異性の低下や不必要な検査や処置、感度の低下などによる潜在的な害と関係している。
乳房のデジタルトモシンセシス (DBT) は, 感度と特異性の両方を増大させることにより, 従来のマンモグラフィーの改善に寄与する。
しかし,従来の2次元フルフィールドデジタルマンモグラフィ(ffdm)や走査型フィルム画像を中心に,ディープラーニング(dl)モデルが開発されている。
注釈付きDBTデータセットが不足しているため、DBT上でモデルをスクラッチからトレーニングすることは困難である。
本研究では,FFDM画像に基づいて訓練されたモデルをDBT画像に一般化する手法を提案する。
特に、平均ヒストグラムマッチング(HM)とDL微細調整法を用いて、FFDMモデルをDBT画像の2次元最大強度投影(MIP)に一般化する。
提案手法では, FFDM領域とDBT領域の差をHMにより低減し, FFDM画像に基づいて訓練したベースモデルを微調整する。
特定された所見の周辺で抽出された画像パッチについて評価すると、ffdmでは$\sim 0.9$、mipでは$\sim 0.85$、mipイメージで直接テストすると$\sim 0.75$であるのに対し、受信者の動作特性曲線(roc auc)の下で同様の領域を達成することができる。
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