Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Accurate and Explainable Deep Learning System Improves Interobserver Agreement in the Interpretation of Chest Radiograph

論文の概要: An Accurate and Explainable Deep Learning System Improves Interobserver Agreement in the Interpretation of Chest Radiograph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03545v1
Date: Sat, 6 Aug 2022 17:03:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-09 14:02:35.759587
Title: An Accurate and Explainable Deep Learning System Improves Interobserver Agreement in the Interpretation of Chest Radiograph
Title（参考訳）: 正確かつ説明可能な深層学習システムによる胸部x線画像の解釈におけるobserver agreementの改善
Authors: Hieu H. Pham, Ha Q. Nguyen, Hieu T. Nguyen, Linh T. Le, Lam Khanh
Abstract要約: VinDr-CXRは、CXRスキャンを複数の胸腺疾患に分類し、画像上の重要な発見のほとんどをローカライズすることができる。提案システムにより,Fleiss' Kappa平均の1.5%の増加により,放射線学者間の合意が大幅に改善された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33598755777055367
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent artificial intelligence (AI) algorithms have achieved radiologist-level performance on various medical classification tasks. However, only a few studies addressed the localization of abnormal findings from CXR scans, which is essential in explaining the image-level classification to radiologists. We introduce in this paper an explainable deep learning system called VinDr-CXR that can classify a CXR scan into multiple thoracic diseases and, at the same time, localize most types of critical findings on the image. VinDr-CXR was trained on 51,485 CXR scans with radiologist-provided bounding box annotations. It demonstrated a comparable performance to experienced radiologists in classifying 6 common thoracic diseases on a retrospective validation set of 3,000 CXR scans, with a mean area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.967 (95% confidence interval [CI]: 0.958-0.975). The VinDr-CXR was also externally validated in independent patient cohorts and showed its robustness. For the localization task with 14 types of lesions, our free-response receiver operating characteristic (FROC) analysis showed that the VinDr-CXR achieved a sensitivity of 80.2% at the rate of 1.0 false-positive lesion identified per scan. A prospective study was also conducted to measure the clinical impact of the VinDr-CXR in assisting six experienced radiologists. The results indicated that the proposed system, when used as a diagnosis supporting tool, significantly improved the agreement between radiologists themselves with an increase of 1.5% in mean Fleiss' Kappa. We also observed that, after the radiologists consulted VinDr-CXR's suggestions, the agreement between each of them and the system was remarkably increased by 3.3% in mean Cohen's Kappa.
Abstract（参考訳）: 最近の人工知能(AI)アルゴリズムは、様々な医学分類タスクにおいて放射線学レベルの性能を達成した。しかし、CXRスキャンによる異常所見の局所化は、放射線医に画像レベルの分類を説明する上で不可欠である。本稿では,CXRスキャンを複数の胸部疾患に分類できるVinDr-CXRという,説明可能な深層学習システムについて紹介する。 VinDr-CXRは51,485個のCXRスキャンで放射線学者によるバウンディングボックスアノテーションを用いて訓練された。 6つの一般的な胸椎疾患を3000のcxrスキャンで分類し、受信者の動作特性曲線(auroc)下の平均面積は0.967(95%信頼区間[ci]:0.958-0.975)であった。 VinDr-CXRは、独立した患者コホートにおいても外部から検証され、その堅牢性を示した。 VinDr-CXRは,14種類の病変を有する局所化タスクにおいて,スキャン毎に検出された1.0偽陽性病変の頻度で80.2%の感度を示した。 VinDr-CXRの臨床効果を6名の経験者を支援するために,前向きに検討した。その結果,診断支援ツールとして使用すると,Fleiss' Kappa平均の1.5%の増加により,放射線科医間の合意が著しく改善した。また, 放射線学者がVinDr-CXRの提案を相談した結果, コーエンのカッパ平均値の3.3%で, 両者の合意が著しく増加した。

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