論文の概要: Detection of masses and architectural distortions in digital breast
tomosynthesis: a publicly available dataset of 5,060 patients and a deep
learning model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07995v3
- Date: Fri, 1 Jan 2021 21:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 23:53:58.090660
- Title: Detection of masses and architectural distortions in digital breast
tomosynthesis: a publicly available dataset of 5,060 patients and a deep
learning model
- Title（参考訳）: デジタル乳房友愛会における質量と構造的歪みの検出:5,060人の公開データセットとディープラーニングモデル
- Authors: Mateusz Buda, Ashirbani Saha, Ruth Walsh, Sujata Ghate, Nianyi Li,
Albert \'Swi\k{e}cicki, Joseph Y. Lo, Maciej A. Mazurowski
- Abstract要約: 乳房トモシンセシス画像の大規模データセットをキュレートし,公開している。
5,060人の患者から5,610人を対象にした22,032冊の復元版がある。
我々は単相深層学習検出モデルを開発し、将来の研究のベースラインとしてデータセットを用いてテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3359550072619255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Breast cancer screening is one of the most common radiological tasks with
over 39 million exams performed each year. While breast cancer screening has
been one of the most studied medical imaging applications of artificial
intelligence, the development and evaluation of the algorithms are hindered due
to the lack of well-annotated large-scale publicly available datasets. This is
particularly an issue for digital breast tomosynthesis (DBT) which is a
relatively new breast cancer screening modality. We have curated and made
publicly available a large-scale dataset of digital breast tomosynthesis
images. It contains 22,032 reconstructed DBT volumes belonging to 5,610 studies
from 5,060 patients. This included four groups: (1) 5,129 normal studies, (2)
280 studies where additional imaging was needed but no biopsy was performed,
(3) 112 benign biopsied studies, and (4) 89 studies with cancer. Our dataset
included masses and architectural distortions which were annotated by two
experienced radiologists. Additionally, we developed a single-phase deep
learning detection model and tested it using our dataset to serve as a baseline
for future research. Our model reached a sensitivity of 65% at 2 false
positives per breast. Our large, diverse, and highly-curated dataset will
facilitate development and evaluation of AI algorithms for breast cancer
screening through providing data for training as well as common set of cases
for model validation. The performance of the model developed in our study shows
that the task remains challenging and will serve as a baseline for future model
development.
- Abstract（参考訳）: 乳がん検診は、毎年3900万回以上の検診が行われ、最も一般的な放射線治療の1つである。
乳がん検診は、人工知能の最も研究されている医学的イメージング応用の1つであるが、そのアルゴリズムの開発と評価は、十分な注釈付き大規模公開データセットの欠如によって妨げられている。
これは、比較的新しい乳癌スクリーニング法であるデジタル乳房トモシン合成(DBT)の問題である。
我々は,デジタル乳房合成画像の大規模データセットをキュレートし,公開している。
5,060人の患者から5,610件のDBTを再建した22,032冊を含む。
1)正常研究5,129件,(2)画像検査が必要で生検は行われていない280件,(3)良性生検研究112件,(4)癌研究89件であった。
我々のデータセットには、経験豊富な2人の放射線学者によって注釈された質量と建築上の歪みが含まれていた。
さらに,単相深層学習検出モデルを開発し,データセットを用いて将来の研究のベースラインとしてテストした。
乳房1例あたりの偽陽性は65%であった。
我々の大規模で多様で高度に計算されたデータセットは、トレーニング用のデータとモデルの検証のための一般的なケースセットを提供することで、乳がん検診のためのAIアルゴリズムの開発と評価を容易にする。
本研究で開発されたモデルの性能は,タスクが引き続き困難なままであり,将来のモデル開発のベースラインとして機能することを示している。
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