論文の概要: Knowledge Distillation with Adaptive Asymmetric Label Sharpening for Semi-supervised Fracture Detection in Chest X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15359v2
• Date: Tue, 16 Feb 2021 00:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 07:15:19.469274
• Title: Knowledge Distillation with Adaptive Asymmetric Label Sharpening for Semi-supervised Fracture Detection in Chest X-rays
• Title（参考訳）: 胸部X線半監督破壊検出のための適応的非対称ラベルシャーニングによる知識蒸留
• Authors: Yirui Wang, Kang Zheng, Chi-Tung Chang, Xiao-Yun Zhou, Zhilin Zheng, Lingyun Huang, Jing Xiao, Le Lu, Chien-Hung Liao, Shun Miao
• Abstract要約: 高性能コンピュータ支援診断(cad)モデルのトレーニングに利用可能な医療記録を活用する。 これまでの方法では、医療記録における低疾患の頻度を考慮せず、医療記録から示される画像レベルの診断を活用できなかった。 医療記録から抽出した大規模画像レベルラベルを効果的に活用する新しい知識蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.878741070685468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exploiting available medical records to train high performance computer-aided diagnosis (CAD) models via the semi-supervised learning (SSL) setting is emerging to tackle the prohibitively high labor costs involved in large-scale medical image annotations. Despite the extensive attentions received on SSL, previous methods failed to 1) account for the low disease prevalence in medical records and 2) utilize the image-level diagnosis indicated from the medical records. Both issues are unique to SSL for CAD models. In this work, we propose a new knowledge distillation method that effectively exploits large-scale image-level labels extracted from the medical records, augmented with limited expert annotated region-level labels, to train a rib and clavicle fracture CAD model for chest X-ray (CXR). Our method leverages the teacher-student model paradigm and features a novel adaptive asymmetric label sharpening (AALS) algorithm to address the label imbalance problem that specially exists in medical domain. Our approach is extensively evaluated on all CXR (N = 65,845) from the trauma registry of anonymous hospital over a period of 9 years (2008-2016), on the most common rib and clavicle fractures. The experiment results demonstrate that our method achieves the state-of-the-art fracture detection performance, i.e., an area under receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.9318 and a free-response receiver operating characteristic (FROC) score of 0.8914 on the rib fractures, significantly outperforming previous approaches by an AUROC gap of 1.63% and an FROC improvement by 3.74%. Consistent performance gains are also observed for clavicle fracture detection.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(ssl)設定による高機能cadモデルのトレーニングに利用可能な医療記録を活用することで,大規模医用画像アノテーションに関わる労働コストの削減が図られている。 sslが広く注目されているにもかかわらず,1)医療記録における疾患の頻度が低いこと,2)医療記録から示される画像レベルの診断を活用できなかった。 どちらもCADモデルのSSL特有の問題である。 そこで本研究では,医療記録から抽出した大規模画像レベルラベルを,専門的アノテートされた地域レベルラベルで拡張した知識蒸留法を提案し,胸部X線(CXR)のリブおよび鎖骨骨折CADモデルを訓練した。 本手法は教師-学生モデルパラダイムを活用し,医学領域に特有なラベル不均衡問題に対処する適応型非対称ラベルシャープニング(AALS)アルゴリズムを特徴とする。 本手法は,無名病院の外傷登録簿から得られたすべてのcxr (n = 65,845) において,リブと鎖骨骨折の9年間 (2008-2016) にわたって広範囲に評価された。 その結果,AUROC 1.63% と FROC 3.74% の差で従来よりも大幅に向上し,0.9318 のレシーバ動作特性曲線(AUROC) と0.8914 のフリー応答受信動作特性(FROC) スコア(FROC) が得られた。 鎖骨骨折の検出には一貫した性能向上が観察される。

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