論文の概要: Improved TB classification using bone-suppressed chest radiographs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04518v1
- Date: Fri, 9 Apr 2021 17:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 13:55:36.445425
- Title: Improved TB classification using bone-suppressed chest radiographs
- Title（参考訳）: 骨抑制胸部x線写真によるtb分類の改善
- Authors: Sivaramakrishnan Rajaraman, Ghada Zamzmi, Les Folio, Philip Alderson
and Sameer Antani
- Abstract要約: リブや鎖骨などの骨構造の存在は、診断エラーにつながる微妙な異常を隠すことができます。
本研究の目的は, 胸部x線中の骨構造を同定し除去する, 深層学習(dl)に基づく骨抑制モデルの構築である。
骨圧CXRで訓練されたモデルが非骨圧CXRで訓練されたモデルを大幅に上回ることが観察された。
- 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: Chest X-rays (CXRs) are the most commonly performed diagnostic examination to
detect cardiopulmonary abnormalities. However, the presence of bony structures
such as ribs and clavicles can obscure subtle abnormalities resulting in
diagnostic errors. This study aims to build a deep learning (DL)-based bone
suppression model that identifies and removes these occluding bony structures
in frontal CXRs to assist in reducing errors in radiological interpretation,
including DL workflows, related to detecting manifestations consistent with
Tuberculosis (TB). Several bone suppression models with various deep
architectures are trained and their performances are evaluated in a
cross-institutional test setting. The best-performing model (ResNet-BS) is used
to suppress bones in the Shenzhen and Montgomery TB CXR collections. A VGG-16
model is pretrained on a large collection of publicly available CXRs. The
CXR-pretrained model is then fine-tuned individually on the non-bone-suppressed
and bone-suppressed CXRs of Shenzhen and Montgomery TB CXR collections to
classify them as showing normal lungs or TB manifestations. The performances of
these models are compared using several performance metrics, analyzed for
statistical significance, and their predictions are qualitatively interpreted
through class-selective relevance maps (CRM). It is observed that the models
trained on bone-suppressed CXRs significantly outperformed the models trained
individually on the non-bone-suppressed CXRs (p<0.05) in the Shenzhen and
Montgomery TB collections. Models trained on bone-suppressed CXRs improved
detection of TB-consistent findings and resulted in compact clustering of the
data points in the feature space signifying that bone suppression improved the
model sensitivity toward TB classification.
- Abstract（参考訳）: 胸部X線検査 (CXRs) は心肺異常を検出する最も一般的な診断である。
しかし、リブや鎖骨のような骨構造の存在は、診断ミスをもたらす微妙な異常を引き起こす可能性がある。
本研究の目的は, 結核 (tb) にともなう症状の検出に関連するdlワークフローを含む放射線学的解釈の誤りを軽減するために, 前頭骨cxrの骨構造を同定し除去する, 深層学習(dl)に基づく骨抑制モデルの構築である。
各種の深層構造を有する骨抑制モデルを訓練し,その性能を施設間試験で評価した。
ベストパフォーマンスモデル(ResNet-BS)は深センとモンゴメリーのCXRコレクションの骨の抑制に用いられる。
VGG-16モデルは、公開されているCXRの大規模なコレクションで事前訓練されている。
CXR抑制モデルは、深センとモンゴメリーのCXRコレクションの非骨抑制および骨抑制のCXRに対して個別に微調整され、正常な肺またはTBの徴候を示すものとして分類される。
これらのモデルの性能はいくつかのパフォーマンス指標を用いて比較され、統計的重要性を解析し、それらの予測はクラス選択関連マップ(CRM)を通して質的に解釈される。
深セン, モンゴメリー TB コレクションの非骨抑制 CXR (p<0.05) で個別に訓練したモデルでは, 骨抑制 CXR で訓練したモデルの方が有意に優れていた。
骨抑制CXRをトレーニングしたモデルでは, TB含有所見の検出が向上し, 特徴空間におけるデータポイントのクラスタリングが小型化され, 骨の抑制により, TB分類に対するモデル感度が向上した。
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