論文の概要: A neural network model that learns differences in diagnosis strategies among radiologists has an improved area under the curve for aneurysm status classification in magnetic resonance angiography image series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01891v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 19:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:13:37.333372
• Title: A neural network model that learns differences in diagnosis strategies among radiologists has an improved area under the curve for aneurysm status classification in magnetic resonance angiography image series
• Title（参考訳）: 放射線科医の診断戦略の違いを学習するニューラルネットワークモデル : 磁気共鳴血管造影画像シリーズにおける動脈瘤状態分類曲線下領域の改善
• Authors: Yasuhiko Tachibana, Masataka Nishimori, Naoyuki Kitamura, Kensuke Umehara, Junko Ota, Takayuki Obata, and Tatsuya Higashi
• Abstract要約: この振り返り研究には、3423の飛行時間脳磁気共鳴血管造影画像シリーズが含まれていた。 画像は4人の検診医の1人によって、動脈瘤のステータスのために独立して読み上げられた。 構築した神経回路は, 動脈瘤領域を0から5に分類するために訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: To construct a neural network model that can learn the different diagnosing strategies of radiologists to better classify aneurysm status in magnetic resonance angiography images. Materials and methods: This retrospective study included 3423 time-of-flight brain magnetic resonance angiography image series (subjects: male 1843 [mean age, 50.2 +/- 11.7 years], female 1580 [50.8 +/- 11.3 years]) recorded from November 2017 through January 2019. The image series were read independently for aneurysm status by one of four board-certified radiologists, who were assisted by an established deep learning-based computer-assisted diagnosis (CAD) system. The constructed neural networks were trained to classify the aneurysm status of zero to five aneurysm-suspicious areas suggested by the CAD system for each image series, and any additional aneurysm areas added by the radiologists, and this classification was compared with the judgment of the annotating radiologist. Image series were randomly allocated to training and testing data in an 8:2 ratio. The accuracy of the classification was compared by receiver operating characteristic analysis between the control model that accepted only image data as input and the proposed model that additionally accepted the information of who the annotating radiologist was. The DeLong test was used to compare areas under the curves (P < 0.05 was considered significant). Results: The area under the curve was larger in the proposed model (0.845) than in the control model (0.793), and the difference was significant (P < 0.0001). Conclusion: The proposed model improved classification accuracy by learning the diagnosis strategies of individual annotating radiologists.
• Abstract（参考訳）: 目的:磁気共鳴血管造影画像における動脈瘤の分類精度を高めるために,放射線科医の異なる診断戦略を学習できるニューラルネットワークモデルを構築すること。 2017年11月から2019年1月までに記録された3423個の飛行時脳磁気共鳴血管造影画像(対象:男性1843(平均年齢50.2歳/平均11.7歳)、女性1580(50.8歳/平均11.3歳)。 画像は、確立された深層学習に基づくコンピュータ支援診断(cad)システムによって支援された4人の放射線科医のうちの1人によって、動脈瘤の診断のために独立に読み出された。 構築したニューラルネットは, 画像系列毎にCADシステムにより提案される大動脈瘤関連領域を0から5に分類し, 付加する大動脈瘤領域を放射線科医が追加し, この分類を注視した放射線科医の判断と比較した。 画像系列は8:2の比率でトレーニングデータとテストデータにランダムに割り当てられた。 画像データのみを入力として受け入れる制御モデルと、注釈付けされた放射線技師が誰であるかを付加的に受け入れる提案モデルとで、分類の精度を受信者動作特性解析により比較した。 デロン試験は曲線下の面積を比較するために用いられた(P < 0.05)。 結果: 曲線下の面積は, 制御モデル (0.793) よりも提案モデル (0.845) の方が大きく, 差は有意 (p < 0.0001) であった。 結論: 提案モデルは, 放射線科医の診断戦略を学習することにより, 分類精度を向上した。

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