論文の概要: Synergistic Learning of Lung Lobe Segmentation and Hierarchical Multi-Instance Classification for Automated Severity Assessment of COVID-19 in CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03832v2
• Date: Sun, 24 May 2020 08:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 12:24:48.518296
• Title: Synergistic Learning of Lung Lobe Segmentation and Hierarchical Multi-Instance Classification for Automated Severity Assessment of COVID-19 in CT Images
• Title（参考訳）: CT画像における重症度自動評価のための肺葉分節の相乗的学習と階層的マルチインスタンス分類
• Authors: Kelei He, Wei Zhao, Xingzhi Xie, Wen Ji, Mingxia Liu, Zhenyu Tang, Feng Shi, Yang Gao, Jun Liu, Junfeng Zhang, and Dinggang Shen
• Abstract要約: 3次元CT画像におけるCOVID-19の重症度自動評価のための相乗的学習フレームワークを提案する。 マルチタスクのディープネットワーク(M$2$UNet)が開発され、新型コロナウイルス患者の重症度を評価する。 われわれのM$2$UNetはパッチレベルのエンコーダと肺葉分画のためのセグメンテーションサブネットワークと重度評価のための分類サブネットワークから構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.862364277007934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding chest CT imaging of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) will help detect infections early and assess the disease progression. Especially, automated severity assessment of COVID-19 in CT images plays an essential role in identifying cases that are in great need of intensive clinical care. However, it is often challenging to accurately assess the severity of this disease in CT images, due to variable infection regions in the lungs, similar imaging biomarkers, and large inter-case variations. To this end, we propose a synergistic learning framework for automated severity assessment of COVID-19 in 3D CT images, by jointly performing lung lobe segmentation and multi-instance classification. Considering that only a few infection regions in a CT image are related to the severity assessment, we first represent each input image by a bag that contains a set of 2D image patches (with each cropped from a specific slice). A multi-task multi-instance deep network (called M$^2$UNet) is then developed to assess the severity of COVID-19 patients and also segment the lung lobe simultaneously. Our M$^2$UNet consists of a patch-level encoder, a segmentation sub-network for lung lobe segmentation, and a classification sub-network for severity assessment (with a unique hierarchical multi-instance learning strategy). Here, the context information provided by segmentation can be implicitly employed to improve the performance of severity assessment. Extensive experiments were performed on a real COVID-19 CT image dataset consisting of 666 chest CT images, with results suggesting the effectiveness of our proposed method compared to several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の胸部CT画像の理解は、早期に感染を検知し、疾患の進行を評価するのに役立つ。 特に、CT画像におけるCOVID-19の自動重症度評価は、集中治療を必要とする症例を特定する上で重要な役割を担っている。 しかし,肺の感染症領域や類似のバイオマーカー,ケース間変異が大きいため,ct画像におけるこの疾患の重症度を正確に把握することは困難である。 そこで本研究では,肺葉の分節化とマルチインスタンス分類を併用して,3次元CT画像におけるCOVID-19自動重症度評価のための相乗的学習フレームワークを提案する。 CT画像内の少数の感染領域が重度評価に関係していることを考えると、まず、各入力画像を2D画像パッチのセット(それぞれ特定のスライスから収穫した)を含むバッグで表現する。 次に、covid-19患者の重症度を評価し、同時に肺葉を分割するマルチタスクマルチインスタンスディープネットワーク(m$^2$unet)を開発した。 我々のM$2$UNetは、パッチレベルエンコーダ、肺葉分画のためのセグメンテーションサブネットワーク、重度評価のための分類サブネットワーク(ユニークな階層的マルチインスタンス学習戦略)から構成されている。 ここで、セグメンテーションによって提供されるコンテキスト情報は、重要度評価の性能を改善するために暗黙的に利用することができる。 666個の胸部ct画像からなる実際のcovid-19ct画像データセットについて広範な実験を行った結果,提案手法の有効性が示唆された。

関連論文リスト

• Enhancing COVID-19 Severity Analysis through Ensemble Methods [13.792760290422185]
  本稿では、新型コロナウイルス患者の感染症領域を抽出するためのドメイン知識に基づくパイプラインを提案する。 感染の重症度は、3つの機械学習モデルのアンサンブルを使用して異なるカテゴリに分類される。 提案システムは,AI-Enabled Medical Image Analysis WorkshopとCOVID-19診断コンペティションの検証データセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T13:59:47Z)
• Automatic segmentation of novel coronavirus pneumonia lesions in CT images utilizing deep-supervised ensemble learning network [3.110938126026385]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の病変の構造は複雑で、様々なケースで大きく異なる。 過度に適合する問題を補うために、トランスファーラーニング戦略が採用されている。 深い教師付きアンサンブル学習ネットワークは、COVID-19の病変セグメンテーションの局所的特徴とグローバル的特徴を組み合わせるために提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T11:49:20Z)
• A novel multiple instance learning framework for COVID-19 severity assessment via data augmentation and self-supervised learning [64.90342559393275]
  新型コロナウイルスの重症度を迅速かつ正確に評価する方法は、世界中の何百万人もの人々がパンデミックに苦しんでいる場合に必要不可欠な問題だ。 CT画像による新型コロナウイルスの重症度自動評価を妨害する可能性のある、弱いアノテーションと不十分なデータという2つの問題があることを観察する。 平均精度は95.8%で、感度は93.6%、特異性は96.4%で、前作より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-07T16:30:18Z)
• M3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening from CT Imaging [85.00066186644466]
  マルチタスク型マルチスライス深層学習システム(M3Lung-Sys)を提案する。 COVID-19とHealthy, H1N1, CAPとの鑑別に加えて, M3 Lung-Sysも関連病変の部位を特定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T06:22:24Z)
• COVID-19 CT Image Synthesis with a Conditional Generative Adversarial Network [26.12568967493797]
  コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月以降急速に拡大している世界的なパンデミックである。 リアルタイム逆転写ポリメラーゼ鎖反応 (rRT-PCR) と胸部CT画像撮影 (CT) はどちらも新型コロナウイルスの診断において重要な役割を担っている。 深層学習に基づくコンピュータビジョン手法は、医用画像の応用において非常に有望であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T07:20:06Z)
• Diagnosis of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) with Structured Latent Multi-View Representation Learning [48.05232274463484]
  最近、コロナウイルス病2019(COVID-19)の流行は世界中で急速に広まっている。 多くの患者と医師の重労働のために、機械学習アルゴリズムによるコンピュータ支援診断が緊急に必要である。 本研究では,CT画像から抽出した一連の特徴を用いて,COVID-19の診断を行うことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T15:19:15Z)
• COVID-19 Chest CT Image Segmentation -- A Deep Convolutional Neural Network Solution [34.08284037107891]
  我々は,胸部CT画像と新型コロナウイルス感染のセグメンテーションに適した,新しい深部畳み込みニューラルネットワークを構築した。 感染した肺の境界線はグローバルな強度を調節することで高められるという観察にインスパイアされ,提案した深部CNNでは特徴変化ブロックを導入する。 提案したFVブロックは,多種多様なケースに対して効果的かつ適応的に特徴表現の能力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T06:09:16Z)
• Inf-Net: Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation from CT Images [152.34988415258988]
  CT画像からの肺感染症の自動検出は、新型コロナウイルスに対処するための従来の医療戦略を強化する大きな可能性を秘めている。 CTスライスから感染領域を分割することは、高い感染特性の変化、感染と正常な組織の間の低強度のコントラストなど、いくつかの課題に直面している。 これらの課題に対処するため, 胸部CTスライスから感染部位を自動的に同定する, 新型のCOVID-19 Deep Lung infection Network (Inf-Net) が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T07:30:56Z)
• Residual Attention U-Net for Automated Multi-Class Segmentation of COVID-19 Chest CT Images [46.844349956057776]
  新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は世界中で急速に広がり、公衆衛生や経済に大きな影響を及ぼしている。 新型コロナウイルスによる肺感染症を効果的に定量化する研究はいまだにない。 複数の新型コロナウイルス感染症領域の自動セグメンテーションのための新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-12T16:24:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。