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/2108.08158v4
- Date: Mon, 26 Aug 2024 06:30:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 01:41:09.160094
- 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, Quan Huu Cap, Takakiyo Nomura, Kazuhito Nabeshima, Jun Hashimoto, Hitoshi Iyatomi,
- Abstract要約: 提案システムは,90.2%の胃癌に対する感度(SE)を専門家(85.5%)より高い精度で達成する。
検出された5つの候補ボックスのうち2つは癌であり、画像当たり0.01秒の速度で画像を処理しながら高い精度を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.254041925375415
- 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 it must be performed by a physician, which limits the number of people who can be diagnosed. In contrast, gastric X-rays can be performed by technicians and screen a much larger number of patients, but accurate diagnosis requires experience. We propose an unprecedented and practical gastric cancer diagnosis support system for gastric X-ray images, enabling more people to be screened. The system is based on a general deep learning-based object detection model and incorporates two novel techniques: refined probabilistic stomach image augmentation (R-sGAIA) and hard boundary box training (HBBT). R-sGAIA enhances the probabilistic gastric fold region, providing more learning patterns for cancer detection models. HBBT is an efficient training method that improves model performance by allowing the use of unannotated negative (i.e., healthy control) samples, which are typically unusable in conventional detection models. The proposed system achieves a sensitivity (SE) for gastric cancer of 90.2%, higher than that of an expert (85.5%). Additionally, two out of five detected candidate boxes are cancerous, maintaining high precision while processing images at a speed of 0.51 seconds per image. The system also outperforms methods using the same object detection model and state-of-the-art data augmentation, showing a 5.9-point improvement in the F1 score. In summary, this system efficiently identifies areas for radiologists to examine within a practical timeframe, significantly reducing their 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、診断できる人の数を制限する必要がある。
対照的に、胃X線検査は技術者が行うことができ、より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、改良された確率的胃画像増強(R-sGAIA)とハードバウンダリボックストレーニング(HBBT)という2つの新しい技術が組み込まれている。
R-sGAIAは、確率論的胃の折り畳み領域を強化し、がん検出モデルにより多くの学習パターンを提供する。
HBBTは、通常、従来の検出モデルでは使用できない非注釈陰性(健康的な制御)サンプルを使用することで、モデル性能を向上させる効率的な訓練方法である。
提案システムは, 胃癌に対する感度(SE)が90.2%であり, 専門家の感度(85.5%)よりも高い。
さらに、検出された5つのうち2つが癌であり、画像当たり0.01秒の速度で画像を処理しながら高い精度を維持している。
このシステムは、同じオブジェクト検出モデルと最先端データ拡張を使った手法よりも優れており、F1スコアの5.9ポイント改善を示している。
要約すると, このシステムは, 放射線科医が実用的な時間枠内で検査する領域を効率よく同定し, 作業負荷を大幅に削減する。
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