論文の概要: Deep Multi-Scale Resemblance Network for the Sub-class Differentiation of Adrenal Masses on Computed Tomography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14625v2
• Date: Fri, 5 Aug 2022 06:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 20:29:35.970229
• Title: Deep Multi-Scale Resemblance Network for the Sub-class Differentiation of Adrenal Masses on Computed Tomography Images
• Title（参考訳）: ct画像による副腎腫瘤のサブクラス分化のための深層マルチスケール類似ネットワーク
• Authors: Lei Bi, Jinman Kim, Tingwei Su, Michael Fulham, David Dagan Feng, Guang Ning
• Abstract要約: 副腎の腫瘤は良性または悪性であり、良性は様々な有病率を持つ。 CNNは、大規模な医用画像訓練データセットのクラス間差を最大化する最先端技術である。 副腎腫瘤に対するCNNの応用は、大きなクラス内変異、大きなクラス間類似性、不均衡なトレーニングデータにより困難である。 そこで我々は,これらの制約を克服する深層マルチスケール類似ネットワーク(DMRN)を開発し,クラス内類似性を評価するためにペアCNNを利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.041873352037594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accurate classification of mass lesions in the adrenal glands (adrenal masses), detected with computed tomography (CT), is important for diagnosis and patient management. Adrenal masses can be benign or malignant and benign masses have varying prevalence. Classification methods based on convolutional neural networks (CNNs) are the state-of-the-art in maximizing inter-class differences in large medical imaging training datasets. The application of CNNs, to adrenal masses is challenging due to large intra-class variations, large inter-class similarities and imbalanced training data due to the size of the mass lesions. We developed a deep multi-scale resemblance network (DMRN) to overcome these limitations and leveraged paired CNNs to evaluate the intra-class similarities. We used multi-scale feature embedding to improve the inter-class separability by iteratively combining complementary information produced at different scales of the input to create structured feature descriptors. We augmented the training data with randomly sampled paired adrenal masses to reduce the influence of imbalanced training data. We used 229 CT scans of patients with adrenal masses for evaluation. In a five-fold cross-validation, our method had the best results (89.52% in accuracy) when compared to the state-of-the-art methods (p<0.05). We conducted a generalizability analysis of our method on the ImageCLEF 2016 competition dataset for medical subfigure classification, which consists of a training set of 6,776 images and a test set of 4,166 images across 30 classes. Our method achieved better classification performance (85.90% in accuracy) when compared to the existing methods and was competitive when compared with methods that require additional training data (1.47% lower in accuracy). Our DMRN sub-classified adrenal masses on CT and was superior to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)で検出された副腎(副腎)の腫瘤の正確な分類は,診断と患者管理に重要である。 副腎の腫瘤は良性または悪性であり、良性は様々な有病率を持つ。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類法は、大規模な医用画像訓練データセットのクラス間差を最大化するための最先端技術である。 副腎腫瘤に対するCNNの応用は、大きなクラス内変異、大きなクラス間類似性、質量病変の大きさによるトレーニングデータの不均衡により困難である。 そこで我々は,これらの制約を克服する深層マルチスケール類似ネットワーク(DMRN)を開発し,クラス内類似性を評価するためにペアCNNを利用した。 入力の異なるスケールで生成された補完情報を反復的に組み合わせて構造的特徴記述子を作成することにより,クラス間分離性を向上させるためにマルチスケール特徴埋め込みを用いた。 トレーニングデータをランダムにサンプリングした対副腎質量で拡張し,不均衡なトレーニングデータの影響を低減した。 副腎腫瘤229例のCT画像を用いて検討した。 5倍のクロスバリデーションでは,最先端の手法 (p<0.05) と比較して,最も優れた結果 (89.52% の精度) を得た。 医用サブフィギュア分類のためのimageclef 2016コンペティションデータセットにおいて,6,776画像のトレーニングセットと,30クラスにわたる4,166画像の試験セットからなる汎用性解析を行った。 本手法は,既存の手法と比較して分類性能(精度85.90%)が向上し,追加の訓練データを必要とする手法(精度1.47%)と比較して競争力が高かった。 DMRNはCTの副腎腫瘤を亜分類し,最先端のアプローチよりも優れていた。

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