Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Convolutional Neural Networks for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Detection in Clinical Computed Tomography Imaging

論文の概要: Optimizing Convolutional Neural Networks for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Detection in Clinical Computed Tomography Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07189v3
Date: Thu, 12 Oct 2023 12:47:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-14 15:33:05.826957
Title: Optimizing Convolutional Neural Networks for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Detection in Clinical Computed Tomography Imaging
Title（参考訳）: 臨床CTにおける慢性閉塞性肺疾患検出のための畳み込みニューラルネットワークの最適化
Authors: Tina Dorosti, Manuel Schultheiss, Felix Hofmann, Johannes Thalhammer, Luisa Kirchner, Theresa Urban, Franz Pfeiffer, Florian Schaff, Tobias Lasser, Daniela Pfeiffer
Abstract要約: 計算トモグラフィ(CT)画像上で、手動調整と自動ウィンドウ設定最適化(WSO)について検討する。各画像に対して、強度値を手動で気腫窓設定と「フルレンジ」窓設定にクリップした。 DenseNetは最も効率的なバックボーンであり、WSOのない平均AUCは0.80[0.76, 0.85]に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8293371721473073
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We aim to optimize the binary detection of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) based on emphysema presence in the lung with convolutional neural networks (CNN) by exploring manually adjusted versus automated window-setting optimization (WSO) on computed tomography (CT) images. 7,194 CT images (3,597 with COPD; 3,597 healthy controls) from 78 subjects (43 with COPD; 35 healthy controls) were selected retrospectively (10.2018-12.2019) and preprocessed. For each image, intensity values were manually clipped to the emphysema window setting and a baseline 'full-range' window setting. Class-balanced train, validation, and test sets contained 3,392, 1,114, and 2,688 images. The network backbone was optimized by comparing various CNN architectures. Furthermore, automated WSO was implemented by adding a customized layer to the model. The image-level area under the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) [lower, upper limit 95% confidence] was utilized to compare model variations. Repeated inference (n=7) on the test set showed that the DenseNet was the most efficient backbone and achieved a mean AUC of 0.80 [0.76, 0.85] without WSO. Comparably, with input images manually adjusted to the emphysema window, the DenseNet model predicted COPD with a mean AUC of 0.86 [0.82, 0.89]. By adding a customized WSO layer to the DenseNet, an optimal window in the proximity of the emphysema window setting was learned automatically, and a mean AUC of 0.82 [0.78, 0.86] was achieved. Detection of COPD with DenseNet models was improved by WSO of CT data to the emphysema window setting range.
Abstract（参考訳）: 肺気腫と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を併用した慢性閉塞性肺疾患(COPD)の2値検出を,CT画像上で手動調整と自動窓設定最適化(WSO)により最適化することを目的としている。 7,194枚のCT画像3,597枚,健常者3,597枚,健常者43枚,健常者35枚を振り返り(10.2018-12.2019)、前処理した。各画像に対して、強度値を手動で気腫窓設定と「フルレンジ」窓設定にクリップした。テストセットは3,392枚、1,114枚、2,688枚であった。ネットワークバックボーンは、様々なCNNアーキテクチャを比較することで最適化された。さらに、モデルにカスタマイズされたレイヤを追加することで、WSOの自動化が実現されました。モデル変動を比較するために,受信機動作特性曲線(auc)下の画像レベル領域 [下限95%信頼度] を用いた。テストセットの繰り返し推論(n=7)では、DenseNetが最も効率的なバックボーンであり、WSOなしで平均AUCが0.80[0.76, 0.85]に達した。気腫ウィンドウに手動で調整した入力画像と対比して,0.86[0.82, 0.89]の平均aucdを予測した。濃密網にカスタマイズされたwso層を加えることで、気腫窓設定近傍の最適な窓を自動的に学習し、平均aucを0.82[0.78, 0.86]とした。 DenseNet モデルによる COPD の検出は,CT データから気腫窓設定範囲までの改善を行った。

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