論文の概要: EndoBoost: a plug-and-play module for false positive suppression during
computer-aided polyp detection in real-world colonoscopy (with dataset)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12204v1
- Date: Fri, 23 Dec 2022 08:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 16:18:34.579840
- Title: EndoBoost: a plug-and-play module for false positive suppression during
computer-aided polyp detection in real-world colonoscopy (with dataset)
- Title（参考訳）: EndoBoost:実世界の大腸内視鏡におけるコンピュータ支援ポリープ検出における偽陽性抑制のためのプラグアンドプレイモジュール(データセット)
- Authors: Haoran Wang, Yan Zhu, Wenzheng Qin, Yizhe Zhang, Pinghong Zhou,
Quanlin Li, Shuo Wang and Zhijian Song
- Abstract要約: 我々はFPPD-13データセットを公開し、実世界の大腸内視鏡におけるコンピュータ支援ポリプ検出において、典型的な偽陽性の分類学的および実世界のケースを提供する。
本稿では,ポストホックモジュールであるEndoBoostを汎用的なポリプ検出モデルにプラグインし,偽陽性予測をフィルタリングする手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.825060093220806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advance of computer-aided detection systems using deep learning opened a
new scope in endoscopic image analysis. However, the learning-based models
developed on closed datasets are susceptible to unknown anomalies in complex
clinical environments. In particular, the high false positive rate of polyp
detection remains a major challenge in clinical practice. In this work, we
release the FPPD-13 dataset, which provides a taxonomy and real-world cases of
typical false positives during computer-aided polyp detection in real-world
colonoscopy. We further propose a post-hoc module EndoBoost, which can be
plugged into generic polyp detection models to filter out false positive
predictions. This is realized by generative learning of the polyp manifold with
normalizing flows and rejecting false positives through density estimation.
Compared to supervised classification, this anomaly detection paradigm achieves
better data efficiency and robustness in open-world settings. Extensive
experiments demonstrate a promising false positive suppression in both
retrospective and prospective validation. In addition, the released dataset can
be used to perform 'stress' tests on established detection systems and
encourages further research toward robust and reliable computer-aided
endoscopic image analysis. The dataset and code will be publicly available at
http://endoboost.miccai.cloud.
- Abstract（参考訳）: 深層学習を用いたコンピュータ支援検出システムの進歩は,内視鏡画像解析における新たなスコープを開拓した。
しかし、クローズドデータセットで開発された学習ベースモデルは、複雑な臨床環境における未知の異常の影響を受けやすい。
特にポリープ検出の偽陽性率は臨床において依然として大きな課題である。
本研究では,fppd-13データセットをリリースし,実際の大腸内視鏡検査におけるコンピュータ支援ポリープ検出中に典型的な偽陽性の分類と実世界の事例を提供する。
さらに,ポリープ検出モデルに挿入して偽陽性予測をフィルタリングする,ポストホックモジュールのEndoBoostを提案する。
これは、ポリープ多様体の正規化フローによる生成学習と密度推定による偽陽性の否定によって実現される。
教師付き分類と比較して、この異常検出パラダイムは、オープンワールド環境でのデータ効率と堅牢性を向上させる。
広範な実験は、ふりかえりと将来の検証の両方において有望な偽陽性抑制を示している。
さらに、リリースされたデータセットは、確立された検出システムで「ストレス」テストを行うために使用することができ、堅牢で信頼性の高いコンピュータ支援内視鏡画像解析へのさらなる研究を奨励している。
データセットとコードはhttp://endoboost.miccai.cloud.comで公開される。
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