論文の概要: Training custom modality-specific U-Net models with weak localizations for improved Tuberculosis segmentation and localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10607v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 14:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:58:04.223389
• Title: Training custom modality-specific U-Net models with weak localizations for improved Tuberculosis segmentation and localization
• Title（参考訳）: 結核のセグメンテーションとローカライゼーションを改善するための弱局所化を用いたカスタムモダリティ特化U-Netモデルの訓練
• Authors: Sivaramakrishnan Rajaraman, Les Folio, Jane Dimperio, Philip Alderson and Sameer Antani
• Abstract要約: UNetセグメンテーションモデルは従来の手工芸品よりも優れた性能を示している。 結核の鑑別診断のためのカスタム胸部x線モダリティ特定unetモデルの訓練を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: UNet segmentation models have demonstrated superior performance compared to conventional handcrafted features. Modality specific DL models are better at transferring domain knowledge to a relevant target task than those that are pretrained on stock photography images. Using them helps improve model adaptation, generalization, and class-specific region of interest localization. In this study, we train custom chest X ray modality specific UNet models for semantic segmentation of Tuberculosis (TB) consistent findings. Automated segmentation of such manifestations could help radiologists reduce errors following initial interpretation and before finalizing the report. This could improve radiologist accuracy by supplementing decision making while improving patient care and productivity. Our approach uses a comprehensive strategy that first uses publicly available chest X ray datasets with weak TB annotations, typically provided as bounding boxes, to train a set of UNet models. Next, we improve the results of the best performing model using an augmented training strategy on data with weak localizations from the outputs of a selection of DL classifiers that are trained to produce a binary decision ROI mask for suspected TB manifestations. The augmentation aims to improve performance with test data derived from the same training distribution and other cross institutional collections. We observe that compared to non augmented training our augmented training strategy helped the custom modality specific UNet models achieve superior performance with test data that is both similar to the training distribution as well as for cross institutional test sets.
• Abstract（参考訳）: UNetセグメンテーションモデルは従来の手工芸品よりも優れた性能を示している。 モダリティ固有のDLモデルは、ストック画像で事前訓練されているものよりも、ドメイン知識を関連するターゲットタスクに転送するのがよい。 それらの利用は、モデル適応、一般化、興味ある局所化のクラス固有の領域を改善するのに役立ちます。 本研究では,結核 (tb) の意味セグメンテーションのためのカスタム胸部x線モダリティ特定 unet モデルを訓練した。 このような症状の自動化セグメンテーションは、放射線科医が最初の解釈とレポートの完了後にエラーを減らすのに役立ちます。 これにより、患者のケアと生産性を改善しつつ意思決定を補うことで、放射線学の精度を向上させることができる。 私たちのアプローチは、まず一般にバウンディングボックスとして提供される弱いTBアノテーションを備えた公開胸部X線データセットを使用して、UNetモデルのセットを訓練する包括的な戦略を使用します。 次に,TBの出現を疑う2値決定ROIマスクを作成するために訓練されたDL分類器の出力から,ローカライゼーションの弱いデータに対する強化トレーニング戦略を用いて,最高の性能モデルの結果を改善する。 この強化は、同じトレーニング分布やその他の機関横断的なコレクションから得られるテストデータを用いて、パフォーマンスを向上させることを目的としている。 非拡張トレーニングと比較して、当社の強化トレーニング戦略は、トレーニング分布に類似したテストデータと、機関間テストセットの両方で、カスタムモダリティ固有のunetモデルが優れたパフォーマンスを達成するのに役立ちました。

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