論文の概要: Assessing deep learning methods for the identification of kidney stones in endoscopic images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01146v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 17:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 06:40:10.169835
• Title: Assessing deep learning methods for the identification of kidney stones in endoscopic images
• Title（参考訳）: 内視鏡画像における腎臓結石同定のための深層学習法の評価
• Authors: Francisco Lopez, Andres Varela, Oscar Hinojosa, Mauricio Mendez, Dinh-Hoan Trinh, Jonathan ElBeze, Jacques Hubert, Vincent Estrade, Miguel Gonzalez, Gilberto Ochoa, Christian Daul
• Abstract要約: 腎臓石のタイプ(すなわち生化学組成)を知ることは再発を防ぐために重要である。 尿素コピー中に腎臓結石を断片化し、尿路から抽出し、その組成を形態構成分析を用いて決定する。 本稿では、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)と従来の(非DCNN)の5つの分類手法について論じ、比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowing the type (i.e., the biochemical composition) of kidney stones is crucial to prevent relapses with an appropriate treatment. During ureteroscopies, kidney stones are fragmented, extracted from the urinary tract, and their composition is determined using a morpho-constitutional analysis. This procedure is time consuming (the morpho-constitutional analysis results are only available after some days) and tedious (the fragment extraction lasts up to an hour). Identifying the kidney stone type only with the in-vivo endoscopic images would allow for the dusting of the fragments, while the morpho-constitutional analysis could be avoided. Only few contributions dealing with the in vivo identification of kidney stones were published. This paper discusses and compares five classification methods including deep convolutional neural networks (DCNN)-based approaches and traditional (non DCNN-based) ones. Even if the best method is a DCCN approach with a precision and recall of 98% and 97% over four classes, this contribution shows that a XGBoost classifier exploiting well-chosen feature vectors can closely approach the performances of DCNN classifiers for a medical application with a limited number of annotated data.
• Abstract（参考訳）: 腎臓結石のタイプ(生化学組成)を知ることは、適切な治療で再発を予防するために重要である。 尿素コピー中に腎臓結石を断片化し、尿路から抽出し、その組成を形態構成分析を用いて決定する。 この手順は時間を要する(形態構成分析の結果は数日後にのみ利用可能)と退屈な(断片抽出は1時間まで持続する)。 腎結石型を生体内内視鏡像のみで同定することは, 破片の粉塵化を可能とし, 形態・構成分析は避けることができた。 in vivoでの腎臓結石の同定に関する貢献はごくわずかであった。 本稿では、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)と従来の(非DCNN)の5つの分類手法について論じ、比較する。 ベストメソッドが4つのクラスに対して98%と97%の精度でリコールを行うDCCNアプローチであるとしても、この寄与はXGBoost分類器が良質な特徴ベクトルを利用して、限られたアノテートデータを持つ医療アプリケーションに対するDCNN分類器の性能に近づくことができることを示している。

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