論文の概要: Towards Automatic Recognition of Pure & Mixed Stones using
Intraoperative Endoscopic Digital Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10686v1
- Date: Sat, 22 May 2021 10:52:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 15:30:51.323869
- Title: Towards Automatic Recognition of Pure & Mixed Stones using
Intraoperative Endoscopic Digital Images
- Title（参考訳）: 術中内視鏡画像を用いた純石・混合石の自動認識に向けて
- Authors: Vincent Estrade, Michel Daudon, Emmanuel Richard, Jean-Christophe
Bernhard, Franck Bladou, Gregoire Robert, Baudouin Denis de Senneville
- Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークは、純石と混合石の両方の組成を予測するために訓練された。
表面画像を用いた「純IIIb/UA」の感度は98 %であった。
混合型"Ia/COM+IIb/COD"では, 表面像の84 %, IIb/CODの70 %, それぞれ65 %でIa/COMが予測された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5709573160862248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: To assess automatic computer-aided in-situ recognition of
morphological features of pure and mixed urinary stones using intraoperative
digital endoscopic images acquired in a clinical setting. Materials and
methods: In this single-centre study, an experienced urologist intraoperatively
and prospectively examined the surface and section of all kidney stones
encountered. Calcium oxalate monohydrate (COM/Ia), dihydrate (COD/IIb) and uric
acid (UA/IIIb) morphological criteria were collected and classified to generate
annotated datasets. A deep convolutional neural network (CNN) was trained to
predict the composition of both pure and mixed stones. To explain the
predictions of the deep neural network model, coarse localisation heat-maps
were plotted to pinpoint key areas identified by the network. Results: This
study included 347 and 236 observations of stone surface and stone section,
respectively. A highest sensitivity of 98 % was obtained for the type "pure
IIIb/UA" using surface images. The most frequently encountered morphology was
that of the type "pure Ia/COM"; it was correctly predicted in 91 % and 94 % of
cases using surface and section images, respectively. Of the mixed type
"Ia/COM+IIb/COD", Ia/COM was predicted in 84 % of cases using surface images,
IIb/COD in 70 % of cases, and both in 65 % of cases. Concerning mixed
Ia/COM+IIIb/UA stones, Ia/COM was predicted in 91 % of cases using section
images, IIIb/UA in 69 % of cases, and both in 74 % of cases. Conclusions: This
preliminary study demonstrates that deep convolutional neural networks are
promising to identify kidney stone composition from endoscopic images acquired
intraoperatively. Both pure and mixed stone composition could be discriminated.
Collected in a clinical setting, surface and section images analysed by deep
CNN provide valuable information about stone morphology for computer-aided
diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 目的:臨床現場で取得した術中デジタル内視鏡画像を用いて純尿石と混合尿石の形態的特徴の自動認識を評価すること。
材料と方法: 本研究では, 経験豊富な尿器科医が, 腎結石の表面と部分について, 術中および前向きに検討した。
炭酸カルシウムの一水和物 (COM/Ia), 二水化物 (COD/IIb) および尿酸 (UA/IIIb) の形態基準を収集し, 注釈データセットを生成するために分類した。
深層畳み込みニューラルネットワーク (cnn) を訓練し, 純石と混合石の組成を推定した。
ディープニューラルネットワークモデルの予測を説明するために、粗い局所化熱マップをプロットして、ネットワークが特定したキー領域をピンポイントした。
結果: 石面の347例, 石断面の236例について検討した。
表面画像を用いた「純IIIb/UA」の感度は98 %であった。
最も頻繁に遭遇した形態は「pure ia/com」型の形態であり、それぞれ表面画像と断面画像を用いて91 %と94 %のケースで正しく予測された。
混合型"Ia/COM+IIb/COD"では, 表面像の84 %, IIb/CODの70 %, それぞれ65 %でIa/COMが予測された。
混合Ia/COM+IIIb/UAは91%,IIIb/UAは69%,Ia/COMは74%であった。
結論: 深層畳み込みニューラルネットワークは, 術中取得した内視鏡画像から腎臓石組成を同定できる可能性が示唆された。
純石組成と混合石組成の両方を区別できる。
深層cnnによって分析された表面画像と断面画像は、コンピュータ支援診断のために石の形態に関する貴重な情報を提供する。
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