論文の概要: On the in vivo recognition of kidney stones using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08865v1
- Date: Fri, 21 Jan 2022 19:18:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-29 10:20:15.523288
- Title: On the in vivo recognition of kidney stones using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習による腎臓結石の生体内認識について
- Authors: Gilberto Ochoa-Ruiz, Vincent Estrade, Francisco Lopez, Daniel
Flores-Araiza, Jonathan El Beze, Dinh-Hoan Trinh, Miguel Gonzalez-Mendoza,
Pascal Eschw\`ege, Jacques Hubert, Christian Daul
- Abstract要約: 本稿では,6つの浅層機械学習手法と3つのディープラーニングアーキテクチャの腎臓結石認識性能を比較した。
また、適切な色空間とテクスチャの特徴を選択することで、浅い機械学習手法が、最も有望なディープラーニング手法の性能に近づきやすいことが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8126281861908967
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Determining the type of kidney stones allows urologists to prescribe a
treatment to avoid recurrence of renal lithiasis. An automated in-vivo
image-based classification method would be an important step towards an
immediate identification of the kidney stone type required as a first phase of
the diagnosis. In the literature it was shown on ex-vivo data (i.e., in very
controlled scene and image acquisition conditions) that an automated kidney
stone classification is indeed feasible. This pilot study compares the kidney
stone recognition performances of six shallow machine learning methods and
three deep-learning architectures which were tested with in-vivo images of the
four most frequent urinary calculi types acquired with an endoscope during
standard ureteroscopies. This contribution details the database construction
and the design of the tested kidney stones classifiers. Even if the best
results were obtained by the Inception v3 architecture (weighted precision,
recall and F1-score of 0.97, 0.98 and 0.97, respectively), it is also shown
that choosing an appropriate colour space and texture features allows a shallow
machine learning method to approach closely the performances of the most
promising deep-learning methods (the XGBoost classifier led to weighted
precision, recall and F1-score values of 0.96). This paper is the first one
that explores the most discriminant features to be extracted from images
acquired during ureteroscopies.
- Abstract（参考訳）: 腎臓結石の種類を決定することで、尿学者は腎結石の再発を避けるための治療を処方することができる。
自動in-vivo画像ベース分類法は,診断の第一段階として必要となる腎臓結石型を即時に同定するための重要なステップとなる。
文献では、前生検データ(すなわち、非常に制御されたシーンと画像取得条件)で、自動腎臓結石分類が実際に実現可能であることが示されている。
本研究は,6つの浅い機械学習手法と3つの深層学習アーキテクチャの腎臓結石認識性能を,尿管内視鏡で取得した尿路結石4種類の生検画像を用いて比較した。
この貢献は、試験された腎臓結石分類器のデータベースの構築と設計について詳述している。
Inception v3アーキテクチャ(それぞれ0.97、0.98、0.97の重み付き精度、リコール、F1スコア)で最高の結果が得られたとしても、適切な色空間とテクスチャの特徴を選択することで、浅い機械学習手法で最も有望なディープラーニング手法の性能を綿密に評価することができる(XGBoost分類器は重み付き精度、リコール、F1スコア値0.96)。
本論文は尿管スコピックで得られた画像から抽出される最も識別性の高い特徴を探索する最初の論文である。
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