論文の概要: Performance Gaps of Artificial Intelligence Models Screening Mammography
-- Towards Fair and Interpretable Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04422v2
- Date: Mon, 17 Jul 2023 20:18:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 18:59:03.157916
- Title: Performance Gaps of Artificial Intelligence Models Screening Mammography
-- Towards Fair and Interpretable Models
- Title（参考訳）: マンモグラフィをスクリーニングする人工知能モデルの性能ギャップ --公正かつ解釈可能なモデルに向けて-
- Authors: Linglin Zhang, Beatrice Brown-Mulry, Vineela Nalla, InChan Hwang, Judy
Wawira Gichoya, Aimilia Gastounioti, Imon Banerjee, Laleh Seyyed-Kalantari,
MinJae Woo, Hari Trivedi
- Abstract要約: マンモグラム検診における異常分類の失敗リスクの増加に伴う人口統計学的特徴と画像的特徴は明らかでない。
深層学習モデルは、異常組織のパッチと正常組織のランダムに選択されたパッチを区別するために開発された。
テストセットでは、正常組織と異常組織を分類するために訓練されたResNet152V2モデルが92.6%の精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7918451505509272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Even though deep learning models for abnormality classification can perform
well in screening mammography, the demographic and imaging characteristics
associated with increased risk of failure for abnormality classification in
screening mammograms remain unclear. This retrospective study used data from
the Emory BrEast Imaging Dataset (EMBED) including mammograms from 115,931
patients imaged at Emory University Healthcare between 2013 to 2020. Clinical
and imaging data includes Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS)
assessment, region of interest coordinates for abnormalities, imaging features,
pathologic outcomes, and patient demographics. Deep learning models including
InceptionV3, VGG16, ResNet50V2, and ResNet152V2 were developed to distinguish
between patches of abnormal tissue and randomly selected patches of normal
tissue from the screening mammograms. The distributions of the training,
validation and test sets are 29,144 (55.6%) patches of 10,678 (54.2%) patients,
9,910 (18.9%) patches of 3,609 (18.3%) patients, and 13,390 (25.5%) patches of
5,404 (27.5%) patients. We assessed model performance overall and within
subgroups defined by age, race, pathologic outcome, and imaging characteristics
to evaluate reasons for misclassifications. On the test set, a ResNet152V2
model trained to classify normal versus abnormal tissue patches achieved an
accuracy of 92.6% (95%CI=92.0-93.2%), and area under the receiver operative
characteristics curve 0.975 (95%CI=0.972-0.978). Imaging characteristics
associated with higher misclassifications of images include higher tissue
densities (risk ratio [RR]=1.649; p=.010, BI-RADS density C and RR=2.026;
p=.003, BI-RADS density D), and presence of architectural distortion (RR=1.026;
p<.001). Small but statistically significant differences in performance were
observed by age, race, pathologic outcome, and other imaging features (p<.001).
- Abstract（参考訳）: 異常分類のための深層学習モデルは, スクリーニングマンモグラフィでは良好に機能するが, スクリーニングマンモグラムにおける異常分類の障害リスクの増加に伴う年齢層と画像特性はいまだに不明である。
2013年から2020年にかけて、エモリー大学医療センターで撮影された115,931人のマンモグラムを含むエモリー乳房画像データセット(embed)のデータを用いた。
臨床および画像データには、乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)の評価、異常に対する関心座標の領域、画像の特徴、病理学的結果、および患者の人口統計が含まれる。
inceptionv3、vgg16、resnet50v2、resnet152v2を含むディープラーニングモデルを開発し、異常組織のパッチとランダムに選択された正常組織のパッチをスクリーニングマンモグラムから区別した。
トレーニング、検証、テストセットの分布は、10,678人(54.2%)の患者29,144人(55.6%)、9,910人(18.9%)の患者3,609人(18.3%)、13,390人(25.5%)の患者5,404人(27.5%)である。
年齢,人種,病理学的結果,画像的特徴によって定義されるサブグループ内でのモデル性能を評価し,誤分類の原因を評価する。
テストセットでは、正常組織と異常組織を分類するために訓練されたResNet152V2モデルが92.6%(95%CI=92.0-93.2%)、受信機操作特性曲線0.975(95%CI=0.972-0.978)の領域を達成した。
画像の誤分類に関連する画像の特徴としては、高次組織密度(リスク比 [RR]=1.649; p=.010, BI-RADS 密度 C と RR=2.026; p=.003, BI-RADS 密度 D)、構造歪み(RR=1.026; p<.001)がある。
成績は, 年齢, 人種, 病理所見, その他の画像所見(p<.001。
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