論文の概要: Chest x-ray automated triage: a semiologic approach designed for clinical implementation, exploiting different types of labels through a combination of four Deep Learning architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12712v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 14:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:01:32.880123
• Title: Chest x-ray automated triage: a semiologic approach designed for clinical implementation, exploiting different types of labels through a combination of four Deep Learning architectures
• Title（参考訳）: 胸部X線自動トリアージ(胸部X線自動トリアージ) : 4つのDeep Learningアーキテクチャを組み合わせることで,異なるタイプのラベルを活用
• Authors: Candelaria Mosquera (1 and 2), Facundo Nahuel Diaz (3), Fernando Binder (1), Jose Martin Rabellino (3), Sonia Elizabeth Benitez (1), Alejandro Daniel Beres\~nak (3), Alberto Seehaus (3), Gabriel Ducrey (3), Jorge Alberto Ocantos (3) and Daniel Roberto Luna (1) ((1) Health Informatics Department Hospital Italiano de Buenos Aires,(2) Universidad Tecnologica Nacional,(3) Radiology Department Hospital Italiano de Buenos Aires)
• Abstract要約: 本研究では,異なる畳み込みアーキテクチャの後期融合に基づく深層学習手法を提案する。 公開胸部x線画像と機関アーカイブを組み合わせたトレーニングデータセットを4つ構築した。 4つの異なるディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、それらのアウトプットとレイトフュージョン戦略を組み合わせることで、統一されたツールを得ました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.48996461770017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: BACKGROUND AND OBJECTIVES: The multiple chest x-ray datasets released in the last years have ground-truth labels intended for different computer vision tasks, suggesting that performance in automated chest-xray interpretation might improve by using a method that can exploit diverse types of annotations. This work presents a Deep Learning method based on the late fusion of different convolutional architectures, that allows training with heterogeneous data with a simple implementation, and evaluates its performance on independent test data. We focused on obtaining a clinically useful tool that could be successfully integrated into a hospital workflow. MATERIALS AND METHODS: Based on expert opinion, we selected four target chest x-ray findings, namely lung opacities, fractures, pneumothorax and pleural effusion. For each finding we defined the most adequate type of ground-truth label, and built four training datasets combining images from public chest x-ray datasets and our institutional archive. We trained four different Deep Learning architectures and combined their outputs with a late fusion strategy, obtaining a unified tool. Performance was measured on two test datasets: an external openly-available dataset, and a retrospective institutional dataset, to estimate performance on local population. RESULTS: The external and local test sets had 4376 and 1064 images, respectively, for which the model showed an area under the Receiver Operating Characteristics curve of 0.75 (95%CI: 0.74-0.76) and 0.87 (95%CI: 0.86-0.89) in the detection of abnormal chest x-rays. For the local population, a sensitivity of 86% (95%CI: 84-90), and a specificity of 88% (95%CI: 86-90) were obtained, with no significant differences between demographic subgroups. We present examples of heatmaps to show the accomplished level of interpretability, examining true and false positives.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的: 過去数年間にリリースされた複数の胸部x線データセットには、異なるコンピュータビジョンタスクを意図した接地ラベルがあり、様々な種類のアノテーションを活用できる方法を使用することで、胸部x線自動解釈のパフォーマンスが向上することを示唆している。 本研究は,異なる畳み込みアーキテクチャの遅発的融合に基づく深層学習手法を提案する。これにより,単純な実装で異種データとのトレーニングが可能となり,独立したテストデータでの性能評価を行う。 病院のワークフローにうまく統合できる臨床的に有用なツールの入手に焦点をあてた。 材料と方法: 専門的考察から, 肺の異常, 骨折, 気胸, 胸水という4つの胸部X線所見を抽出した。 それぞれの発見に対して,最も適切な地下構造ラベルを定義し,公共胸部X線データセットと機関アーカイブの画像を組み合わせた4つのトレーニングデータセットを構築した。 4つの異なるディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、それらのアウトプットとレイトフュージョン戦略を組み合わせることで、統一されたツールを得ました。 2つのテストデータセット、すなわち外部で利用可能なデータセットと、地域住民のパフォーマンスを推定するためのふりかえりデータセットでパフォーマンスを測定した。 結果: 外部テストセットは4376, 局所テストセットは1064の画像で, 異常胸部X線の検出において, 0.75 (95%CI: 0.74-0.76), 0.87 (95%CI: 0.86-0.89) の範囲を示した。 地域住民の感度は86%(95%CI:84-90)、特異性は88%(95%CI:86-90)であり、人口集団間で有意差はなかった。 本稿では, 真偽と偽陽性を検証し, 達成されたレベルの解釈可能性を示すヒートマップの例を示す。

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