論文の概要: Towards Reliable and Explainable AI Model for Solid Pulmonary Nodule
Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04219v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 08:21:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-16 11:43:42.979297
- Title: Towards Reliable and Explainable AI Model for Solid Pulmonary Nodule
Diagnosis
- Title（参考訳）: 固形肺結節診断のための信頼性・説明可能なaiモデルの開発
- Authors: Chenglong Wang, Yun Liu, Fen Wang, Chengxiu Zhang, Yida Wang, Mei
Yuan, Guang Yang
- Abstract要約: 肺がんは世界で最も死亡率が高い。
結節検出・診断において,放射線科医を支援するコンピュータ支援診断システム(CAD)が開発された。
モデル信頼性の欠如と解釈可能性の欠如は、その大規模臨床応用の大きな障害である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.510918720980467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung cancer has the highest mortality rate of deadly cancers in the world.
Early detection is essential to treatment of lung cancer. However, detection
and accurate diagnosis of pulmonary nodules depend heavily on the experiences
of radiologists and can be a heavy workload for them. Computer-aided diagnosis
(CAD) systems have been developed to assist radiologists in nodule detection
and diagnosis, greatly easing the workload while increasing diagnosis accuracy.
Recent development of deep learning, greatly improved the performance of CAD
systems. However, lack of model reliability and interpretability remains a
major obstacle for its large-scale clinical application. In this work, we
proposed a multi-task explainable deep-learning model for pulmonary nodule
diagnosis. Our neural model can not only predict lesion malignancy but also
identify relevant manifestations. Further, the location of each manifestation
can also be visualized for visual interpretability. Our proposed neural model
achieved a test AUC of 0.992 on LIDC public dataset and a test AUC of 0.923 on
our in-house dataset. Moreover, our experimental results proved that by
incorporating manifestation identification tasks into the multi-task model, the
accuracy of the malignancy classification can also be improved. This multi-task
explainable model may provide a scheme for better interaction with the
radiologists in a clinical environment.
- Abstract（参考訳）: 肺がんは世界で最も死亡率が高い。
早期発見は肺癌の治療に不可欠である。
しかし, 肺結節の検出と診断は放射線医の経験に大きく依存しており, 重度の作業量となる可能性がある。
結節検出・診断において放射線技師を支援するコンピュータ支援診断システム (CAD) が開発され, 診断精度を高めつつ, 作業負荷を大幅に軽減した。
近年のディープラーニングはCADシステムの性能を大幅に向上させた。
しかし、モデル信頼性と解釈可能性の欠如は、その大規模臨床応用の大きな障害である。
本研究では,肺結節診断のためのマルチタスク記述型ディープラーニングモデルを提案する。
我々の神経モデルは病変の悪性度を予測できるだけでなく、関連する徴候も特定できる。
さらに、各マニフェストの位置を視覚的解釈性のために視覚化することもできる。
提案したニューラルモデルはLIDC公開データセットで0.992のAUCを、社内データセットで0.923のAUCを達成した。
また,マルチタスクモデルにマニフェスト識別タスクを組み込むことにより,悪性度分類の精度も向上できることが実証された。
このマルチタスク説明可能なモデルは、臨床環境における放射線医との相互作用を改善するためのスキームを提供することができる。
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