論文の概要: Multiple Instance Ensembling For Paranasal Anomaly Classification In The Maxillary Sinus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17915v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 09:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 14:43:12.776009
• Title: Multiple Instance Ensembling For Paranasal Anomaly Classification In The Maxillary Sinus
• Title（参考訳）: 上顎洞における副鼻腔奇形分類のための複数例のセンセンシング
• Authors: Debayan Bhattacharya, Finn Behrendt, Benjamin Tobias Becker, Dirk Beyersdorff, Elina Petersen, Marvin Petersen, Bastian Cheng, Dennis Eggert, Christian Betz, Anna Sophie Hoffmann, Alexander Schlaefer
• Abstract要約: 副鼻腔奇形は幅広い形態学的特徴を持つ。 副鼻腔異常分類への現在のアプローチは、一度に1つの異常を特定することに制約されている。 3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて正常上顎骨(MS)とMSをポリープや嚢胞で分類する可能性を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.1292414445895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paranasal anomalies are commonly discovered during routine radiological screenings and can present with a wide range of morphological features. This diversity can make it difficult for convolutional neural networks (CNNs) to accurately classify these anomalies, especially when working with limited datasets. Additionally, current approaches to paranasal anomaly classification are constrained to identifying a single anomaly at a time. These challenges necessitate the need for further research and development in this area. In this study, we investigate the feasibility of using a 3D convolutional neural network (CNN) to classify healthy maxillary sinuses (MS) and MS with polyps or cysts. The task of accurately identifying the relevant MS volume within larger head and neck Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans can be difficult, but we develop a straightforward strategy to tackle this challenge. Our end-to-end solution includes the use of a novel sampling technique that not only effectively localizes the relevant MS volume, but also increases the size of the training dataset and improves classification results. Additionally, we employ a multiple instance ensemble prediction method to further boost classification performance. Finally, we identify the optimal size of MS volumes to achieve the highest possible classification performance on our dataset. With our multiple instance ensemble prediction strategy and sampling strategy, our 3D CNNs achieve an F1 of 0.85 whereas without it, they achieve an F1 of 0.70. We demonstrate the feasibility of classifying anomalies in the MS. We propose a data enlarging strategy alongside a novel ensembling strategy that proves to be beneficial for paranasal anomaly classification in the MS.
• Abstract（参考訳）: 副鼻腔奇形は定期的な放射線スクリーニング中に発見され、様々な形態的特徴を持つ。 この多様性により、特に限られたデータセットを扱う場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がこれらの異常を正確に分類することが難しくなる。 さらに、現在、副鼻腔異常分類へのアプローチは、一度に一つの異常を特定することに制約されている。 これらの課題は、この分野でさらなる研究と開発を必要としている。 本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,正常な上顎洞結節(MS)とMSをポリープや嚢胞で分類する可能性を検討した。 頭頸部磁気共鳴画像(MRI)スキャンにおいて関連MS体積を正確に同定する作業は困難であるが,本課題に対処するための簡単な戦略を開発する。 エンド・ツー・エンドのソリューションには,MSボリュームを効果的にローカライズするだけでなく,トレーニングデータセットのサイズを拡大し,分類結果を改善する新しいサンプリング手法が用いられている。 さらに,複数インスタンスアンサンブル予測手法を用いて分類性能の向上を行った。 最後に,MSボリュームの最適サイズを特定し,データセット上で最高の分類性能を実現する。 複数のインスタンスアンサンブル予測戦略とサンプリング戦略により、3D CNNは0.85のF1を達成するが、それなしでは0.70のF1を達成する。 我々は,MSにおける異常分類の可能性を示すとともに,MSにおける異常分類に有用であることを示す新しいアンサンブル戦略とともに,データ拡張戦略を提案する。

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