論文の概要: PrepNet: A Convolutional Auto-Encoder to Homogenize CT Scans for Cross-Dataset Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09408v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 15:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:37:09.726650
• Title: PrepNet: A Convolutional Auto-Encoder to Homogenize CT Scans for Cross-Dataset Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: PrepNet: クロスデータセット医療画像解析のためのCTスキャンを均質化する畳み込み自動エンコーダ
• Authors: Mohammadreza Amirian, Javier A. Montoya-Zegarra, Jonathan Gruss, Yves D. Stebler, Ahmet Selman Bozkir, Marco Calandri, Friedhelm Schwenker and Thilo Stadelmann
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの診断はPCR検査で効率的に行えるようになったが、このユースケースは、データの多様性を克服する方法論の必要性を実証するものだ。 本稿では,CTスキャンに最小限の変更を同時に導入しながら,イメージング技術によって引き起こされる差を解消することを目的とした,新しい生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22485007639406518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the spread of COVID-19 over the world, the need arose for fast and precise automatic triage mechanisms to decelerate the spread of the disease by reducing human efforts e.g. for image-based diagnosis. Although the literature has shown promising efforts in this direction, reported results do not consider the variability of CT scans acquired under varying circumstances, thus rendering resulting models unfit for use on data acquired using e.g. different scanner technologies. While COVID-19 diagnosis can now be done efficiently using PCR tests, this use case exemplifies the need for a methodology to overcome data variability issues in order to make medical image analysis models more widely applicable. In this paper, we explicitly address the variability issue using the example of COVID-19 diagnosis and propose a novel generative approach that aims at erasing the differences induced by e.g. the imaging technology while simultaneously introducing minimal changes to the CT scans through leveraging the idea of deep auto-encoders. The proposed prepossessing architecture (PrepNet) (i) is jointly trained on multiple CT scan datasets and (ii) is capable of extracting improved discriminative features for improved diagnosis. Experimental results on three public datasets (SARS-COVID-2, UCSD COVID-CT, MosMed) show that our model improves cross-dataset generalization by up to $11.84$ percentage points despite a minor drop in within dataset performance.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)が世界中に広まると、画像ベースの診断など人間の努力を減らして病気の拡散を減速させる、迅速かつ正確なトリアージ機構の必要性が生じた。 文献はこの方向に有望な取り組みを示しているが、報告された結果は、様々な状況下で取得されたctスキャンの変動性を考慮せず、結果として得られたモデルは、例えば、異なるスキャナ技術を用いて取得されたデータに不適当である。 PCR検査により、新型コロナウイルスの診断が効率的に行えるようになったが、このユースケースは、医療画像解析モデルをより広く適用するために、データのばらつきを克服する方法論の必要性を実証するものである。 本稿では,新型コロナウイルス(covid-19)診断の例を用いて,可変性の問題に明示的に対処し,例えば撮像技術によって引き起こされる差異を解消するとともに,ctスキャンにおける深層オートエンコーダの考え方を活用し,その変化を最小限に抑えることを目的とした新しい生成手法を提案する。 プレプネット(PrepNet)の提案 i)複数のCTスキャンデータセットと共同で訓練する。 (ii) 診断改善のための識別機能の改善を抽出できる。 3つの公開データセット(SARS-COVID-2, UCSD COVID-CT, MosMed)による実験結果から,データセット性能の低下にもかかわらず,我々のモデルはデータセット間の一般化を最大184ドルのパーセンテージで改善することが示された。

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