論文の概要: Cervical Optical Coherence Tomography Image Classification Based on Contrastive Self-Supervised Texture Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05081v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 07:52:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 13:41:37.124496
• Title: Cervical Optical Coherence Tomography Image Classification Based on Contrastive Self-Supervised Texture Learning
• Title（参考訳）: コントラスト的自己監督型テクスチャ学習に基づく頚部光コヒーレンストモグラフィ画像分類
• Authors: Kaiyi Chen, Qingbin Wang, Yutao Ma
• Abstract要約: 本研究の目的は,コンピュータ支援診断(CADx)による頚部CT画像の自己教師付き学習に基づく分類を行うことである。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって抽出された高レベルのセマンティックな特徴に加えて、CADxアプローチでは、対照的なテクスチャ学習によって学習された未ラベルの頚部CT画像のテクスチャ特徴を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.674926127069043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Cervical cancer seriously affects the health of the female reproductive system. Optical coherence tomography (OCT) emerges as a non-invasive, high-resolution imaging technology for cervical disease detection. However, OCT image annotation is knowledge-intensive and time-consuming, which impedes the training process of deep-learning-based classification models. Objective: This study aims to develop a computer-aided diagnosis (CADx) approach to classifying in-vivo cervical OCT images based on self-supervised learning. Methods: Besides high-level semantic features extracted by a convolutional neural network (CNN), the proposed CADx approach leverages unlabeled cervical OCT images' texture features learned by contrastive texture learning. We conducted ten-fold cross-validation on the OCT image dataset from a multi-center clinical study on 733 patients from China. Results: In a binary classification task for detecting high-risk diseases, including high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) and cervical cancer, our method achieved an area-under-the-curve (AUC) value of 0.9798 Plus or Minus 0.0157 with a sensitivity of 91.17 Plus or Minus 4.99% and a specificity of 93.96 Plus or Minus 4.72% for OCT image patches; also, it outperformed two out of four medical experts on the test set. Furthermore, our method achieved a 91.53% sensitivity and 97.37% specificity on an external validation dataset containing 287 3D OCT volumes from 118 Chinese patients in a new hospital using a cross-shaped threshold voting strategy. Conclusion: The proposed contrastive-learning-based CADx method outperformed the end-to-end CNN models and provided better interpretability based on texture features, which holds great potential to be used in the clinical protocol of "see-and-treat."
• Abstract（参考訳）: 背景: 頸部がんは女性生殖系の健康に深刻な影響を及ぼす。 光コヒーレンス断層撮影(OCT)は、頚部疾患検出のための非侵襲的高分解能イメージング技術として現れる。 しかし,OCT画像アノテーションは知識集約的かつ時間を要するため,ディープラーニングに基づく分類モデルの学習過程を阻害する。 目的: 本研究の目的は, 自己教師付き学習に基づく生体内oct画像の分類のためのcadxアプローチの開発である。 方法:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって抽出された高レベルのセマンティックな特徴に加えて、CADxアプローチでは、対照的なテクスチャ学習によって学習された未ラベルの頚部CT画像のテクスチャ特徴を利用する。 中国から来院した733人の多施設臨床研究から,OCT画像データセットの10倍のクロスバリデーションを行った。 結果: 高悪性度扁平上皮内病変 (hsil) および頸部癌を含む高リスク疾患の検出のための2次分類タスクにおいて, 感度91.17+minus 4.99%, 特異度93.96+minus 4.72%のauc値が0.9798+またはminus 0.0157であった。 さらに,118名の中国人患者から2873dオクターボリュームの外部検証データセットに対して,クロスシェイプしきい値投票戦略を用いて91.53%の感度と97.37%の特異性を得た。 結論: コントラスト学習に基づくcadx法は, エンド・ツー・エンドのcnnモデルよりも優れており, テクスチャ特徴に基づく解釈性が向上した。

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