論文の概要: Enhanced artificial intelligence-based diagnosis using CBCT with
internal denoising: Clinical validation for discrimination of fungal ball,
sinusitis, and normal cases in the maxillary sinus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15950v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 06:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 17:15:11.318019
- Title: Enhanced artificial intelligence-based diagnosis using CBCT with
internal denoising: Clinical validation for discrimination of fungal ball,
sinusitis, and normal cases in the maxillary sinus
- Title(参考訳): CBCTを用いた高次人工知能診断 : 上顎洞における真菌球,副鼻腔炎および正常症例の識別に関する臨床的検証
- Authors: Kyungsu Kim, Chae Yeon Lim, Joong Bo Shin, Myung Jin Chung, Yong Gi
Jung
- Abstract要約: コーンビームCT(CBCT)は放射線線量とコストの低いターゲットの3次元体積像を提供する。
副鼻腔疾患の検出に広く用いられている。
CBCTは再建制約により軟部組織病変を検出する感度に欠ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.215075415688663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The cone-beam computed tomography (CBCT) provides 3D volumetric imaging of a
target with low radiation dose and cost compared with conventional computed
tomography, and it is widely used in the detection of paranasal sinus disease.
However, it lacks the sensitivity to detect soft tissue lesions owing to
reconstruction constraints. Consequently, only physicians with expertise in
CBCT reading can distinguish between inherent artifacts or noise and diseases,
restricting the use of this imaging modality. The development of artificial
intelligence (AI)-based computer-aided diagnosis methods for CBCT to overcome
the shortage of experienced physicians has attracted substantial attention.
However, advanced AI-based diagnosis addressing intrinsic noise in CBCT has not
been devised, discouraging the practical use of AI solutions for CBCT. To
address this issue, we propose an AI-based computer-aided diagnosis method
using CBCT with a denoising module. This module is implemented before diagnosis
to reconstruct the internal ground-truth full-dose scan corresponding to an
input CBCT image and thereby improve the diagnostic performance. The external
validation results for the unified diagnosis of sinus fungal ball, chronic
rhinosinusitis, and normal cases show that the proposed method improves the
micro-, macro-average AUC, and accuracy by 7.4, 5.6, and 9.6% (from 86.2, 87.0,
and 73.4 to 93.6, 92.6, and 83.0%), respectively, compared with a baseline
while improving human diagnosis accuracy by 11% (from 71.7 to 83.0%),
demonstrating technical differentiation and clinical effectiveness. This
pioneering study on AI-based diagnosis using CBCT indicates denoising can
improve diagnostic performance and reader interpretability in images from the
sinonasal area, thereby providing a new approach and direction to radiographic
image reconstruction regarding the development of AI-based diagnostic
solutions.
- Abstract(参考訳): 本発明のcone-beam Computed Tomography (CBCT) は, 従来のCTと比較して低線量, 低コストで標的の3次元容積像を提供し, 副鼻腔疾患の検出に広く用いられている。
しかし,再建の制約により軟部組織病変の検出感度が低下する。
したがって、cbctの読解を専門とする医師だけが、内在するアーティファクトまたはノイズと疾患を区別することができ、このイメージモダリティの使用が制限される。
経験豊富な医師の不足を克服するために,人工知能を用いたCBCTのコンピュータ支援診断手法の開発が注目されている。
しかし、CBCTの内在雑音に対処する高度なAIベースの診断は考案されておらず、CBCTにAIソリューションが実用化されることを防いでいる。
そこで本研究では,CBCTとデノナイジングモジュールを用いたAIによるコンピュータ支援診断手法を提案する。
このモジュールは、診断前に実装され、入力されたcbct画像に対応する内部基底フルドーススキャンを再構築し、診断性能を向上させる。
洞真菌球,慢性副鼻腔炎,および正常症例の統一診断に対する外的検証の結果,本法は,ヒト診断の精度を11%(71.7から83.0%)向上させ,技術的分化と臨床効果を実証しながら,それぞれ7.4,5.6,9.6%(86.2,87.0,73.4,93.6,92.6,83.0%)の精度を向上することが示された。
CBCTを用いたAIベースの診断の先駆的な研究は、鼻腔領域の画像の診断性能と読取性を向上させることを示し、AIベースの診断ソリューションの開発に関する新しいアプローチと方向を提供する。
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