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/2108.08158v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 12:52:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 20:20:10.336531
- 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: 提案した胃癌システム(90.2%)の感度(SE)は、専門家(85.5%)よりも高い。
検出されたボックスのうち5つのうち2つが癌であり、高い処理速度の0.51秒/イメージを維持しながら高い精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9515126654284938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Endoscopy is widely used to diagnose gastric cancer and has a high diagnostic performance, but because it must be performed by a physician, the number of people who can be diagnosed is limited. Gastric X-ray, on the other hand, can be performed by technicians and can screen a much larger number of patients than endoscopy, but its correct diagnosis requires experience. We propose an unprecedented and practical gastric cancer diagnosis support system for gastric X-ray images, which will enable more people to be screened. The system is based on a general deep learning-based object detection model and includes two novel technical proposals: refined probabilistic stomach image augmentation (R-sGAIA) and hard boundary box learning (HBBT). R-sGAIA is a probabilistic gastric fold region enhancement method that provides more learning patterns for cancer detection models. HBBT is an efficient training method for object detection models that allows the use of unannotated negative (i.e., healthy control) samples that cannot be used for training in conventional detection models, thereby improving model performance. The sensitivity (SE) of the proposed system for gastric cancer (90.2%) is higher than that of the expert (85.5%), and two out of five candidates detected box are cancerous, achieving a high precision while maintaining a high processing speed of 0.51 seconds/image. The proposed system showed 5.9 points higher on the F1 score compared to methods using the same object detection model and state-of-the-art data augmentation. In short, the system quickly and efficiently shows the radiologist where to look, greatly reducing the radiologist's workload.
- Abstract（参考訳）: 内視鏡検査は胃癌の診断に広く用いられ、高い診断性能を有するが、医師が行う必要があるため、診断できる人数は限られている。
一方、胃X線検査は技術者が行うことができ、内視鏡検査よりもはるかに多くの患者をスクリーニングすることができるが、正確な診断には経験が必要である。
胃X線画像に対する前例のない,実用的な胃癌診断支援システムを提案する。
このシステムは、一般的なディープラーニングに基づく物体検出モデルに基づいており、洗練された確率的胃像増強(R-sGAIA)とハードバウンダリボックス学習(HBBT)という2つの新しい技術提案を含んでいる。
R-sGAIAは、がん検出モデルにより多くの学習パターンを提供する確率論的胃折り畳み領域拡張法である。
HBBTは、オブジェクト検出モデルの効率的なトレーニング手法であり、従来の検出モデルではトレーニングに使用できない非注釈陰性(すなわち、健全な制御)サンプルを使用することで、モデル性能を向上させることができる。
提案した胃癌システム(90.2%)の感度(SE)は専門家(85.5%)よりも高く、検出された5つの候補のうち2つは癌であり、高い処理速度の0.51秒/イメージを維持しながら高い精度を達成する。
提案システムでは,F1スコアよりも5.9ポイント高い値を示した。
要するに、このシステムは放射線科医の視線を素早く効率的に表示し、放射線科医の作業負荷を大幅に削減する。
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