論文の概要: Practical X-ray Gastric Cancer Diagnostic Support Using Refined Stochastic Data Augmentation and Hard Boundary Box Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08158v5
• Date: Wed, 05 Feb 2025 10:40:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:30:03.841228
• Title: Practical X-ray Gastric Cancer Diagnostic Support 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線胃癌診断支援
• 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。 また、F1スコアの5.9ポイント改善を示すことにより、同じオブジェクト検出モデルと最先端データ拡張を用いた手法も優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.254041925375415
• License:
• 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 taken by radiographers, thus allowing a much larger number of patients to undergo imaging. However, the diagnosis of X-ray images relies heavily on the expertise and experience of physicians, and few machine learning methods have been developed to assist in this process. We propose a novel and practical gastric cancer diagnostic support system for gastric X-ray images that will enable 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 and provides 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 achieved a sensitivity (SE) for gastric cancer of 90.2\%, higher than that of an expert (85.5%). Under these conditions, two out of five candidate boxes identified by the system were cancerous (precision = 42.5%), with an image processing speed of 0.51 seconds per image. The system also outperformed methods using the same object detection model and state-of-the-art data augmentation by showing a 5.9-point improvement in the F1 score. In summary, this system efficiently identifies areas for radiologists to examine within a practical time frame, thus 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線はX線撮影者によって撮影できるため、より多くの患者が画像撮影を行うことができる。 しかしながら、X線画像の診断は医師の専門知識や経験に大きく依存しており、このプロセスを支援するために機械学習手法が開発されている例は少ない。 胃X線画像に対する新規かつ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)を90.2\%とし, 専門家の感度(85.5%)よりも高い値を示した。 これらの条件下では、5つの候補ボックスのうち2つは癌(精度=42.5%)であり、画像の処理速度は0.11秒であった。 また、F1スコアの5.9ポイント改善を示すことにより、同じオブジェクト検出モデルと最先端データ拡張を用いた手法も優れている。 要約すると, このシステムは, 放射線科医が実践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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