論文の概要: The interpretation of endobronchial ultrasound image using 3D
convolutional neural network for differentiating malignant and benign
mediastinal lesions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13820v1
- Date: Thu, 29 Jul 2021 08:38:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-30 13:11:46.274078
- Title: The interpretation of endobronchial ultrasound image using 3D
convolutional neural network for differentiating malignant and benign
mediastinal lesions
- Title（参考訳）: 悪性・良性縦隔病変の鑑別のための3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた内胚葉超音波像の解釈
- Authors: Ching, Kai Lin, Shao, Hua Wu, Jerry Chang, Yun, Chien Cheng
- Abstract要約: 本研究の目的は,内胚葉超音波(EBUS)画像を用いて悪性病変と良性病変を鑑別することである。
我々のモデルはノイズに耐性があり、EBUSビデオの様々な画像特徴と願望を融合させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.502451203049281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The purpose of this study is to differentiate malignant and benign
mediastinal lesions by using the three-dimensional convolutional neural network
through the endobronchial ultrasound (EBUS) image. Compared with previous
study, our proposed model is robust to noise and able to fuse various imaging
features and spatiotemporal features of EBUS videos. Endobronchial
ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) is a diagnostic
tool for intrathoracic lymph nodes. Physician can observe the characteristics
of the lesion using grayscale mode, doppler mode, and elastography during the
procedure. To process the EBUS data in the form of a video and appropriately
integrate the features of multiple imaging modes, we used a time-series
three-dimensional convolutional neural network (3D CNN) to learn the
spatiotemporal features and design a variety of architectures to fuse each
imaging mode. Our model (Res3D_UDE) took grayscale mode, Doppler mode, and
elastography as training data and achieved an accuracy of 82.00% and area under
the curve (AUC) of 0.83 on the validation set. Compared with previous study, we
directly used videos recorded during procedure as training and validation data,
without additional manual selection, which might be easier for clinical
application. In addition, model designed with 3D CNN can also effectively learn
spatiotemporal features and improve accuracy. In the future, our model may be
used to guide physicians to quickly and correctly find the target lesions for
slice sampling during the inspection process, reduce the number of slices of
benign lesions, and shorten the inspection time.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた気管支内超音波画像による悪性,良性縦隔病変の鑑別である。
前報と比較して,提案手法はノイズに耐性があり,EBUSビデオの様々な画像特徴と時空間的特徴を融合させることができる。
気管支内超音波ガイド下経気管支針吸引術(EBUS-TBNA)は胸腔内リンパ節の診断ツールである。
外科医は、手術中にグレースケールモード、ドップラーモード、エラストグラフィーを用いて病変の特徴を観察することができる。
ビデオ形式でEBUSデータを処理し、複数のイメージングモードの特徴を適切に統合するために、時系列3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いて時空間の特徴を学習し、各イメージングモードを融合させる様々なアーキテクチャを設計した。
本モデル(res3d_ude)は, トレーニングデータとしてグレースケールモード, ドップラーモード, エラストグラフィを用い, 精度82.00%, 曲線下領域(auc)0.83。
従来との比較では,術中記録した映像を直接トレーニング・検証データとして用いたが,手作業による選択は行わず,臨床応用は容易であった。
さらに、3D CNNで設計されたモデルは、時空間の特徴を効果的に学習し、精度を向上させることができる。
将来的には,検査期間中にスライス採取対象病変を迅速かつ正確に発見し,良性病変のスライス数を減少させ,検査時間を短縮するモデルが用いられるかもしれない。
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