論文の概要: Practical X-ray Gastric Cancer Screening Using Refined Stochastic Data
Augmentation and Hard Boundary Box Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08158v2
- Date: Thu, 23 Mar 2023 00:44:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 19:04:59.546533
- Title: Practical X-ray Gastric Cancer Screening Using Refined Stochastic Data
Augmentation and Hard Boundary Box Training
- Title（参考訳）: 補充型確率データ拡張とハードバウンダリボックストレーニングを用いたX線胃癌検診の実際
- Authors: Hideaki Okamoto, Takakiyo Nomura, Kazuhito Nabeshima, Jun Hashimoto,
Hitoshi Iyatomi
- Abstract要約: 胃癌検診では、X線はX線撮影者が行うことができ、内視鏡検査よりも多くの患者を見ることができる。
胃X線の感度は85.5%に過ぎず、胃癌を直接標的とする自動診断補助についてはほとんど研究されていない。
本稿では,現実的な臨床画像撮影条件下でのX線画像の実用的な胃癌検診システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.449909275410288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In gastric cancer screening, X-rays can be performed by radiographers,
allowing them to see far more patients than endoscopy, which can only be
performed by physicians. However, due to subsequent diagnostic difficulties,
the sensitivity of gastric X-ray is only 85.5%, and little research has been
done on automated diagnostic aids that directly target gastric cancer. This
paper proposes a practical gastric cancer screening system for X-ray images
taken under realistic clinical imaging conditions. Our system not only provides
a diagnostic result for each image, but also provides an explanation for the
result by displaying candidate cancer areas with bounding boxes. Training
object detection models to do this was very expensive in terms of assigning
supervised labels, and had the disadvantage of not being able to use negative
(i.e., non-cancer) data for training. Our proposal consists of two novel
techniques: (1) refined stochastic gastric image augmentation (R-sGAIA) and (2)
hard boundary box training (HBBT). The R-sGAIA probabilistically highlights the
gastric folds in the X-ray image based on medical knowledge, thus increasing
the detection efficiency of gastric cancer. The HBBT is a new, efficient, and
versatile training method that can reduce the number of false positive
detections by actively using negative samples. The results showed that the
proposed R-sGAIA and HBBT significantly improved the F1 score by 5.9% compared
to the baseline EfficientDet-D7 + RandAugment (F1: 57.8%, recall: 90.2%,
precision: 42.5%). This score is higher than the physician's cancer detection
rate, indicating that at least 2 out of 5 areas detected are cancerous,
confirming the utility of gastric cancer screening.
- Abstract（参考訳）: 胃癌検診では、x線撮影はx線撮影によって行うことができ、内視鏡検査よりもずっと多くの患者を診ることができる。
しかし、その後診断が困難になったため、胃X線の感度は85.5%に過ぎず、胃癌を直接標的とする自動診断支援についてはほとんど研究されていない。
本稿では,現実的な臨床画像撮影条件下でのX線画像の実用的な胃癌検診システムを提案する。
本システムでは、各画像の診断結果を提供するだけでなく、がん候補領域を境界ボックスで表示することにより、結果の解説を行う。
これを行うための訓練対象検出モデルは、監督されたラベルを割り当てるという点で非常に高価であり、訓練に負のデータ(すなわち非がんデータ)を使えないという欠点があった。
提案手法は,(1)改良型確率的胃画像強調(R-sGAIA)と(2)ハードバウンダリボックストレーニング(HBBT)の2つの新しい手法からなる。
R-sGAIAは医療知識に基づいてX線像の胃折りを確率的に強調し,胃癌の検出効率を高める。
HBBTは、陰性サンプルを積極的に使用することにより、偽陽性検出の回数を減らすことができる、新しい、効率的で汎用的な訓練方法である。
その結果、提案されたR-sGAIAとHBBTは、ベースラインのEfficientDet-D7 + RandAugment(F1:57.8%、リコール:90.2%、精度:42.5%)と比較してF1スコアを5.9%改善した。
このスコアは、医師のがん検出率よりも高く、検出された5領域のうち少なくとも2つは癌であり、胃癌スクリーニングの有用性を確認している。
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