論文の概要: Generalizability of Deep Adult Lung Segmentation Models to the Pediatric Population: A Retrospective Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02475v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 14:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:19:57.099725
• Title: Generalizability of Deep Adult Lung Segmentation Models to the Pediatric Population: A Retrospective Study
• Title（参考訳）: 小児集団に対する深部成体肺分画モデルの一般化 : 回顧的研究
• Authors: Sivaramakrishnan Rajaraman, Feng Yang, Ghada Zamzmi, Zhiyun Xue, and Sameer Antani
• Abstract要約: 小児期から成人期にかけての発達期において, 肺の形状は有意に異なることが報告されている。 これは、成人で訓練されたモデルが肺分画のためにデプロイされた場合、年齢に関連するデータ領域のシフトが肺分画のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。 本研究の目的は, 小児における深層肺分画モデルの一般化可能性を分析し, 系統的アプローチによる性能向上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.083972552471178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lung segmentation in chest X-rays (CXRs) is an important prerequisite for improving the specificity of diagnoses of cardiopulmonary diseases in a clinical decision support system. Current deep learning (DL) models for lung segmentation are trained and evaluated on CXR datasets in which the radiographic projections are captured predominantly from the adult population. However, the shape of the lungs is reported to be significantly different for pediatrics across the developmental stages from infancy to adulthood. This might result in age-related data domain shifts that would adversely impact lung segmentation performance when the models trained on the adult population are deployed for pediatric lung segmentation. In this work, our goal is to analyze the generalizability of deep adult lung segmentation models to the pediatric population and improve performance through a systematic combinatorial approach consisting of CXR modality-specific weight initializations, stacked generalization, and an ensemble of the stacked generalization models. Novel evaluation metrics consisting of Mean Lung Contour Distance and Average Hash Score are proposed in addition to the Multi-scale Structural Similarity Index Measure, Intersection of Union, and Dice metrics to evaluate segmentation performance. We observed a significant improvement (p < 0.05) in cross-domain generalization through our combinatorial approach. This study could serve as a paradigm to analyze the cross-domain generalizability of deep segmentation models for other medical imaging modalities and applications.
• Abstract（参考訳）: 臨床診断支援システムにおいて,胸部X線(CXRs)の肺分画は心肺疾患の診断の特異性を改善する重要な前提条件である。 肺分画のための現在の深層学習モデル(dl)は、主に成人集団から放射線投射を捉えたcxrデータセットで訓練され、評価される。 しかし、幼児期から成人期にかけての発達段階において、肺の形状は著しく異なることが報告されている。 これは、成人人口に訓練されたモデルが小児の肺分画のために配備された場合に、肺分画性能に悪影響を及ぼす年齢関連データ領域シフトをもたらす可能性がある。 本研究の目的は,CXRモダリティ特異的体重初期化,積み重ね一般化,および積み重ね一般化モデルのアンサンブルからなる系統的組合せアプローチにより,深層肺分画モデルの小児集団への一般化性を分析し,パフォーマンスを向上させることである。 セグメンテーション性能を評価するために, マルチスケール構造類似度指標, ユニオン断面積, ディース測定値に加えて, 平均Lung Contour Distanceと平均Hashスコアからなる新しい評価指標を提案する。 組合せアプローチによるクロスドメイン一般化において有意な改善(p < 0.05)が見られた。 本研究は、他の医用画像モダリティおよび応用のためのディープセグメンテーションモデルのクロスドメイン一般化可能性を分析するパラダイムとして機能する可能性がある。

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