論文の概要: Diagnose Like a Radiologist: Hybrid Neuro-Probabilistic Reasoning for Attribute-Based Medical Image Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09282v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 12:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:12:13.902586
• Title: Diagnose Like a Radiologist: Hybrid Neuro-Probabilistic Reasoning for Attribute-Based Medical Image Diagnosis
• Title（参考訳）: 放射線科医としての診断 : 属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド神経確率推論
• Authors: Gangming Zhao, Quanlong Feng, Chaoqi Chen, Zhen Zhou, Yizhou Yu
• Abstract要約: 本稿では,属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド型ニューロ確率推論アルゴリズムを提案する。 我々は,ハイブリッド推論アルゴリズムを2つの困難な画像診断タスクに適用することに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.624671531003166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During clinical practice, radiologists often use attributes, e.g. morphological and appearance characteristics of a lesion, to aid disease diagnosis. Effectively modeling attributes as well as all relationships involving attributes could boost the generalization ability and verifiability of medical image diagnosis algorithms. In this paper, we introduce a hybrid neuro-probabilistic reasoning algorithm for verifiable attribute-based medical image diagnosis. There are two parallel branches in our hybrid algorithm, a Bayesian network branch performing probabilistic causal relationship reasoning and a graph convolutional network branch performing more generic relational modeling and reasoning using a feature representation. Tight coupling between these two branches is achieved via a cross-network attention mechanism and the fusion of their classification results. We have successfully applied our hybrid reasoning algorithm to two challenging medical image diagnosis tasks. On the LIDC-IDRI benchmark dataset for benign-malignant classification of pulmonary nodules in CT images, our method achieves a new state-of-the-art accuracy of 95.36\% and an AUC of 96.54\%. Our method also achieves a 3.24\% accuracy improvement on an in-house chest X-ray image dataset for tuberculosis diagnosis. Our ablation study indicates that our hybrid algorithm achieves a much better generalization performance than a pure neural network architecture under very limited training data.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践中、放射線科医は疾患の診断を支援するために、例えば病変の形態的、外観的特徴などの属性をしばしば使用する。 属性と属性に関連するすべての関係を効果的にモデル化することで、医用画像診断アルゴリズムの一般化能力と妥当性を高めることができる。 本稿では,属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド型神経確率推論アルゴリズムを提案する。 ハイブリッドアルゴリズムには,確率的因果関係推論を行うベイズネットワーク分枝と,特徴表現を用いたより汎用的な関係モデリングと推論を行うグラフ畳み込みネットワーク分枝の2つの並列分枝がある。 これら2つの枝間の密結合は、ネットワーク間の注意機構とそれらの分類結果の融合によって達成される。 2つの難解な医用画像診断タスクにハイブリッド推論アルゴリズムを適用した。 CT画像における良性肺結節の良性分類のためのLIDC-IDRIベンチマークデータセットでは,新しい最先端精度95.36\%,AUC96.54\%を実現している。 また,結核診断のための胸部X線画像データセットの精度を3.24\%向上させた。 我々のアブレーション研究から,本アルゴリズムは非常に限られたトレーニングデータの下で,純粋なニューラルネットワークアーキテクチャよりもはるかに優れた一般化性能を実現できることが示された。

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