論文の概要: A new semi-supervised self-training method for lung cancer prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09472v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 09:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 18:47:30.827535
• Title: A new semi-supervised self-training method for lung cancer prediction
• Title（参考訳）: 肺がん予測のための半教師付き自己訓練法
• Authors: Kelvin Shak, Mundher Al-Shabi, Andrea Liew, Boon Leong Lan, Wai Yee Chan, Kwan Hoong Ng, Maxine Tan
• Abstract要約: CT(Computerd Tomography)スキャンから結節を同時に検出し、分類する方法は比較的少ない。 本研究は,Nuisy Student法による最先端の自己訓練法を用いて,肺結節の検出と分類を行うための完全なエンドツーエンドスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28734453162509355
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Background and Objective: Early detection of lung cancer is crucial as it has high mortality rate with patients commonly present with the disease at stage 3 and above. There are only relatively few methods that simultaneously detect and classify nodules from computed tomography (CT) scans. Furthermore, very few studies have used semi-supervised learning for lung cancer prediction. This study presents a complete end-to-end scheme to detect and classify lung nodules using the state-of-the-art Self-training with Noisy Student method on a comprehensive CT lung screening dataset of around 4,000 CT scans. Methods: We used three datasets, namely LUNA16, LIDC and NLST, for this study. We first utilise a three-dimensional deep convolutional neural network model to detect lung nodules in the detection stage. The classification model known as Maxout Local-Global Network uses non-local networks to detect global features including shape features, residual blocks to detect local features including nodule texture, and a Maxout layer to detect nodule variations. We trained the first Self-training with Noisy Student model to predict lung cancer on the unlabelled NLST datasets. Then, we performed Mixup regularization to enhance our scheme and provide robustness to erroneous labels. Results and Conclusions: Our new Mixup Maxout Local-Global network achieves an AUC of 0.87 on 2,005 completely independent testing scans from the NLST dataset. Our new scheme significantly outperformed the next highest performing method at the 5% significance level using DeLong's test (p = 0.0001). This study presents a new complete end-to-end scheme to predict lung cancer using Self-training with Noisy Student combined with Mixup regularization. On a completely independent dataset of 2,005 scans, we achieved state-of-the-art performance even with more images as compared to other methods.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的:早期肺がんの発見は,ステージ3以上の患者に対して高い死亡率を示すため重要である。 ct(ct)スキャンから同時に結節を検出し分類する手法は比較的少ない。 さらに、肺がん予測に半教師付き学習を用いた研究はほとんどない。 本研究では,約4,000個のCTスキャンの総合的CT肺検診データセットを用いて,Nuisy Students法を用いて肺結節の検出と分類を行う。 方法:本研究では,LUNA16,LIDC,NLSTの3つのデータセットを用いた。 まず,3次元深層畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて肺結節の検出を行った。 Maxout Local-Global Networkとして知られる分類モデルは、非ローカルネットワークを使用して、形状特徴、残留ブロック、結節テクスチャを含む局所的特徴の検出、結節変動を検出するMaxoutレイヤを含むグローバルな特徴を検出する。 我々は,NLSTデータセットを用いた肺がん予測のために,Noisy Studentsモデルを用いた最初のセルフトレーニングを訓練した。 次に,Mixup正則化を行い,提案手法を強化し,誤ラベルに対する堅牢性を実現した。 結果と結論: 我々の新しいMixup Maxout Local-Globalネットワークは、NLSTデータセットから2,005個の完全に独立したテストスキャンに対して0.87のAUCを達成する。 提案手法はデロング試験 (p = 0.0001) を用いて5%の重要度レベルにおいて, 次の最高性能法を有意に上回った。 本研究では,Nuisy StudentsとMixup正則化を組み合わせた自己学習による肺がん予測手法を提案する。 2,005個のスキャンの完全な独立データセット上で,他の手法に比べて画像数が多くても最先端の性能を達成できた。

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