Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lung Nodule Classification Using Biomarkers, Volumetric Radiomics and 3D CNNs

論文の概要: Lung Nodule Classification Using Biomarkers, Volumetric Radiomics and 3D CNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11682v1
Date: Mon, 19 Oct 2020 18:57:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 21:42:44.975253
Title: Lung Nodule Classification Using Biomarkers, Volumetric Radiomics and 3D CNNs
Title（参考訳）: バイオマーカー, ボリュームラジオミクス, 3次元CNNを用いた肺結節分類
Authors: Kushal Mehta, Arshita Jain, Jayalakshmi Mangalagiri, Sumeet Menon, Phuong Nguyen, David R. Chapman
Abstract要約: 放射線医のアノテーションとCTスキャンの画像分類を併用して肺悪性度を推定するハイブリッドアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とランダムフォレストを用いて,CT画像とバイオマーカーのアノテーションと放射能の特徴を組み合わせる。画像バイオマーカーのみを用いたモデルは,バイオマーカーをボリュームラジオミクス,3D CNN,セミ教師付き学習と組み合わせたモデルよりも精度が高いことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a hybrid algorithm to estimate lung nodule malignancy that combines imaging biomarkers from Radiologist's annotation with image classification of CT scans. Our algorithm employs a 3D Convolutional Neural Network (CNN) as well as a Random Forest in order to combine CT imagery with biomarker annotation and volumetric radiomic features. We analyze and compare the performance of the algorithm using only imagery, only biomarkers, combined imagery + biomarkers, combined imagery + volumetric radiomic features and finally the combination of imagery + biomarkers + volumetric features in order to classify the suspicion level of nodule malignancy. The National Cancer Institute (NCI) Lung Image Database Consortium (LIDC) IDRI dataset is used to train and evaluate the classification task. We show that the incorporation of semi-supervised learning by means of K-Nearest-Neighbors (KNN) can increase the available training sample size of the LIDC-IDRI thereby further improving the accuracy of malignancy estimation of most of the models tested although there is no significant improvement with the use of KNN semi-supervised learning if image classification with CNNs and volumetric features are combined with descriptive biomarkers. Unexpectedly, we also show that a model using image biomarkers alone is more accurate than one that combines biomarkers with volumetric radiomics, 3D CNNs, and semi-supervised learning. We discuss the possibility that this result may be influenced by cognitive bias in LIDC-IDRI because malignancy estimates were recorded by the same radiologist panel as biomarkers, as well as future work to incorporate pathology information over a subset of study participants.
Abstract（参考訳）: 放射線科医の注記から画像バイオマーカーとctスキャンの画像分類を組み合わせた肺結節悪性度推定のためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは,3次元畳み込みニューラルネットワーク(cnn)とランダムフォレストを用いて,ct画像とバイオマーカーアノテーションと体積放射能特徴を組み合わせる。画像のみ,バイオマーカー,合成画像+バイオマーカー,複合画像+容積放射線画像,最後に画像+バイオマーカー+容積特徴の組み合わせを用いて,結節悪性腫瘍の疑い度を分類し,アルゴリズムの性能を解析・比較した。国立がん研究所(nci)肺画像データベースコンソーシアム(lidc)idriデータセットは、分類タスクのトレーニングと評価に使用される。 K-Nearest-Neighbors (KNN) による半教師付き学習の導入により, LIDC-IDRI のトレーニングサンプルサイズを増大させることで, CNN による画像分類と容積特徴を組み合わせた場合, KNN を用いた半教師付き学習では有意な改善が得られず, 試験対象モデルの悪性度評価の精度が向上することを示した。また,画像バイオマーカーのみを用いたモデルは,バイオマーカーとボリュームラジオミクス,3D CNN,半教師付き学習を組み合わせたモデルよりも精度が高いことを示す。この結果はlidc-idriの認知バイアスに影響される可能性について検討する。悪性度推定はバイオマーカーと同じ放射線科医パネルで記録されたためである。

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