論文の概要: Multi-stage transfer learning for lung segmentation using portable X-ray
devices for patients with COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00133v2
- Date: Sun, 7 Mar 2021 00:29:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 17:20:23.166607
- Title: Multi-stage transfer learning for lung segmentation using portable X-ray
devices for patients with COVID-19
- Title(参考訳): ポータブルx線装置を用いたcovid-19患者肺分画の多段階トランスファー学習
- Authors: Pl\'acido L Vidal, Joaquim de Moura, Jorge Novo, Marcos Ortega
- Abstract要約: 本稿では,サンプル数の多いよく知られたドメインからの知識を,非常に少ない数でより複雑な新しいドメインに適応させる手法を提案する。
携帯型X線装置から肺領域を分画できるロバストなシステムを得るため,脳磁気共鳴画像から無関係な病理像を抽出した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.767716319266999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the main challenges in times of sanitary emergency is to quickly
develop computer aided diagnosis systems with a limited number of available
samples due to the novelty, complexity of the case and the urgency of its
implementation. This is the case during the current pandemic of COVID-19. This
pathogen primarily infects the respiratory system of the afflicted, resulting
in pneumonia and in a severe case of acute respiratory distress syndrome. This
results in the formation of different pathological structures in the lungs that
can be detected by the use of chest X-rays. Due to the overload of the health
services, portable X-ray devices are recommended during the pandemic,
preventing the spread of the disease. However, these devices entail different
complications (such as capture quality) that, together with the subjectivity of
the clinician, make the diagnostic process more difficult and suggest the
necessity for computer-aided diagnosis methodologies despite the scarcity of
samples available to do so. To solve this problem, we propose a methodology
that allows to adapt the knowledge from a well-known domain with a high number
of samples to a new domain with a significantly reduced number and greater
complexity. We took advantage of a pre-trained segmentation model from brain
magnetic resonance imaging of a unrelated pathology and performed two stages of
knowledge transfer to obtain a robust system able to segment lung regions from
portable X-ray devices despite the scarcity of samples and lesser quality. This
way, our methodology obtained a satisfactory accuracy of $0.9761 \pm 0.0100$
for patients with COVID-19, $0.9801 \pm 0.0104$ for normal patients and $0.9769
\pm 0.0111$ for patients with pulmonary diseases with similar characteristics
as COVID-19 (such as pneumonia) but not genuine COVID-19.
- Abstract(参考訳): 衛生上の緊急時の大きな課題の1つは、新規性、ケースの複雑さ、そしてその実装の緊急性により、利用可能なサンプル数が少ないコンピュータ支援診断システムを迅速に開発することである。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの背景にある。
この病原体は、主に合併症の呼吸器系に感染し、肺炎と急性呼吸窮迫症候群の重篤な症例を引き起こす。
これにより、胸部x線を用いて検出できる肺の異なる病理構造が形成される。
医療サービスの過負荷により、パンデミックの間は携帯型X線デバイスが推奨され、病気の拡散を防いでいる。
しかし、これらの装置は、臨床医の主観性とともに診断過程をより困難にし、利用可能なサンプルの不足にもかかわらずコンピュータ支援診断手法の必要性を示唆する、様々な合併症(キャプチャー品質など)を伴っている。
そこで本研究では,サンプル数の多いよく知られたドメインからの知識を,比較的少ない数でより複雑な新しいドメインに適応させる手法を提案する。
非関連病理の脳磁気共鳴画像から事前訓練した分画モデルを利用し, 2段階の知識伝達を行い, 試料の不足と品質の低下にもかかわらず, 携帯型x線装置から肺領域を分画できる頑健なシステムを得た。
この方法では、covid-19患者に$0.9761 \pm 0.0100$、正常患者に$0.9801 \pm 0.0104$、covid-19(肺炎など)と似ているが本物のcovid-19ではない肺疾患患者に$0.9769 \pm 0.0111$という満足な精度を得た。
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