論文の概要: CancerUniT: 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/2301.12291v2
- Date: Fri, 6 Oct 2023 14:14:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-10-13 15:08:51.828438
- Title: CancerUniT: 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）: cancerunit: 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に向けて
- 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。
CancerUniT は、マルチ腫瘍予測の出力を持つクエリベースの Mask Transformer モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.83431075462771
- 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 (CancerUniT) model to jointly detect tumor existence & location and
diagnose tumor characteristics for eight major cancers in CT scans. CancerUniT
is a query-based Mask Transformer model with the output of multi-tumor
prediction. We decouple the object queries into organ queries, tumor detection
queries and tumor 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. CancerUniT 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,
CancerUniT has demonstrated strong performance under a set of clinically
relevant evaluation metrics, substantially outperforming both multi-disease
methods and an assembly of eight single-organ expert models in tumor detection,
segmentation, and diagnosis. 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における8大癌に対する腫瘍の存在と位置と診断を共同で検出する統一腫瘍トランスフォーマー(CancerUniT)モデルを構築した。
CancerUniT はマルチ腫瘍予測の出力を持つクエリベースの Mask Transformer モデルである。
対象クエリを臓器クエリ,腫瘍検出クエリ,腫瘍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。
CancerUniT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人のテストセットにおいて、がんユニットは、腫瘍の検出、分節化、診断に関する8つの単一オーガンエキスパートモデルと、マルチダイザー法を実質的に上回る一連の臨床関連評価基準の下で、強力なパフォーマンスを示した。
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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