論文の概要: Does image resolution impact chest X-ray based fine-grained Tuberculosis-consistent lesion segmentation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04032v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 15:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 17:21:12.737687
• Title: Does image resolution impact chest X-ray based fine-grained Tuberculosis-consistent lesion segmentation?
• Title（参考訳）: 胸部X線像は結核性病変の細粒化に影響を及ぼすか?
• Authors: Sivaramakrishnan Rajaraman, Feng Yang, Ghada Zamzmi, Zhiyun Xue, Sameer Antani
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、計算資源の不足を理由に、画像解像度の低下を訓練していると伝えられている。 本研究では,インセプションV3ベースのUNetモデルを様々な画像/マスク解像度を用いて学習することで得られる性能向上について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3086274755158325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models are becoming state-of-the-art in segmenting anatomical and disease regions of interest (ROIs) in medical images, particularly chest X-rays (CXRs). However, these models are reportedly trained on reduced image resolutions citing reasons for the lack of computational resources. Literature is sparse considering identifying the optimal image resolution to train these models for the task under study, particularly considering segmentation of Tuberculosis (TB)-consistent lesions in CXRs. In this study, we used the (i) Shenzhen TB CXR dataset, investigated performance gains achieved through training an Inception-V3-based UNet model using various image/mask resolutions with/without lung ROI cropping and aspect ratio adjustments, and (ii) identified the optimal image resolution through extensive empirical evaluations to improve TB-consistent lesion segmentation performance. We proposed a combinatorial approach consisting of storing model snapshots, optimizing test-time augmentation (TTA) methods, and selecting the optimal segmentation threshold to further improve performance at the optimal resolution. We emphasize that (i) higher image resolutions are not always necessary and (ii) identifying the optimal image resolution is indispensable to achieve superior performance for the task under study.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)モデルは、医学画像、特に胸部X線(CXR)において、解剖学的および疾患領域の関心領域(ROI)を区分する最先端のモデルになりつつある。 しかし、これらのモデルは計算資源の不足を理由に画像解像度の低下を訓練していると伝えられている。 CXRの結核性病変の分節化を考慮し、研究中の課題に対してこれらのモデルを訓練するための最適な画像解像度を特定することを検討する文献は少ない。 本研究では,その方法を用いた。 (i)深センTB CXRデータセットを用いて、肺ROIのトリミングとアスペクト比の調整を伴わない様々な画像/マスク解像度を用いて、インセプションV3ベースのUNetモデルをトレーニングし、性能向上を調べた。 (II) TB含有病変分割性能を向上させるため, 広範囲な実験的評価により最適な画像解像度を同定した。 我々は,モデルスナップショットの保存,テスト時間拡張(TTA)手法の最適化,最適セグメンテーションしきい値の選択などによる組合せ的アプローチを提案し,最適な解像度で性能を向上させる。 強調するのは (i)高解像度は必ずしも必要ではない。 (ii)研究対象の課題に対して優れた性能を達成するためには、最適な画像解像度を特定することが不可欠である。

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