論文の概要: Towards a Single Unified Model for Effective Detection, Segmentation, and Diagnosis of Eight Major Cancers Using a Large Collection of CT Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12291v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 20:09:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:02:47.719291
• Title: Towards a Single Unified Model for Effective Detection, Segmentation, and Diagnosis of Eight Major Cancers Using a Large Collection of CT Scans
• Title（参考訳）: 大規模なctスキャンを用いた8つの主要癌の検出, 分節化, 診断のための単一統一モデルの構築
• Authors: Jieneng Chen, Yingda Xia, Jiawen Yao, Ke Yan, Jianpeng Zhang, Le Lu, Fakai Wang, Bo Zhou, Mingyan Qiu, Qihang Yu, Mingze Yuan, Wei Fang, Yuxing Tang, Minfeng Xu, Jian Zhou, Yuqian Zhao, Qifeng Wang, Xianghua Ye, Xiaoli Yin, Yu Shi, Xin Chen, Jingren Zhou, Alan Yuille, Zaiyi Liu, Ling Zhang
• Abstract要約: ヒトの読者や放射線医は、臨床実践において、全身多臓器多臓器の検出と診断を日常的に行う。 ほとんどの医療用AIシステムは、いくつかの疾患のリストの狭い単一の臓器に焦点を当てて構築されている。 特定の数のAIモデルを非自明に組み立てて、CTスキャンを読んでいる人の診断プロセスと一致させる必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.912193597081234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human readers or radiologists routinely perform full-body multi-organ multi-disease detection and diagnosis in clinical practice, while most medical AI systems are built to focus on single organs with a narrow list of a few diseases. This might severely limit AI's clinical adoption. A certain number of AI models need to be assembled non-trivially to match the diagnostic process of a human reading a CT scan. In this paper, we construct a Unified Tumor Transformer (UniT) model to detect (tumor existence and location) and diagnose (tumor characteristics) eight major cancer-prevalent organs in CT scans. UniT is a query-based Mask Transformer model with the output of multi-organ and multi-tumor semantic segmentation. We decouple the object queries into organ queries, detection queries and diagnosis queries, and further establish hierarchical relationships among the three groups. This clinically-inspired architecture effectively assists inter- and intra-organ representation learning of tumors and facilitates the resolution of these complex, anatomically related multi-organ cancer image reading tasks. UniT is trained end-to-end using a curated large-scale CT images of 10,042 patients including eight major types of cancers and occurring non-cancer tumors (all are pathology-confirmed with 3D tumor masks annotated by radiologists). On the test set of 631 patients, UniT has demonstrated strong performance under a set of clinically relevant evaluation metrics, substantially outperforming both multi-organ segmentation methods and an assembly of eight single-organ expert models in tumor detection, segmentation, and diagnosis. Such a unified multi-cancer image reading model (UniT) can significantly reduce the number of false positives produced by combined multi-system models. This moves one step closer towards a universal high-performance cancer screening tool.
• Abstract（参考訳）: 人間の読者や放射線科医は臨床でフルボディのマルチディセーゼ検出と診断を日常的に行っているが、ほとんどの医療aiシステムは、いくつかの病気の限られたリストを持つ単一の臓器に焦点を当てるように作られている。 これはAIの臨床的採用を著しく制限する可能性がある。 特定の数のAIモデルを非自明に組み立てて、CTスキャンを読んでいる人の診断プロセスと一致させる必要がある。 本稿では,ctスキャンにおいて腫瘍トランスフォーマ(unit)モデルを構築し,腫瘍の存在と位置を検出し,腫瘍の特徴を診断する。 unitはクエリベースのマスクトランスフォーマーモデルで、マルチオーガンとマルチトゥルータセマンティクスセグメンテーションの出力を持つ。 対象クエリをオルガンクエリ,検出クエリ,診断クエリに分離し,さらに3つのグループ間の階層的関係を確立する。 この臨床的にインスパイアされたアーキテクチャは、腫瘍の組織間および組織内表現学習を効果的に支援し、これらの複雑で解剖学的に関連した多臓器癌画像読取タスクの解決を促進する。 UniTは8種類のがんを含む10,042人の大規模CT画像と非癌腫瘍(いずれも放射線医が注釈を付けた3D腫瘍マスクで診断された)を用いて、エンドツーエンドに訓練されている。 631例の検査群において, 腫瘍検出, 分節, 診断において, 多臓器分節法と8種の単臓器エキスパートモデルにほぼ匹敵する, 臨床的に関連のある評価指標の組において, 高い性能を示した。 このような統合マルチカメラ画像読取モデル(UniT)は、複合マルチシステムモデルによって生成される偽陽性の数を著しく削減することができる。 これは、普遍的な高性能がんスクリーニングツールに一歩近づいた。

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