論文の概要: Full-resolution Lung Nodule Segmentation from Chest X-ray Images using
Residual Encoder-Decoder Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06547v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 04:05:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 15:59:35.317670
- Title: Full-resolution Lung Nodule Segmentation from Chest X-ray Images using
Residual Encoder-Decoder Networks
- Title(参考訳): 残留エンコーダデコーダネットワークを用いた胸部X線画像からの肺結節の完全分割
- Authors: Michael James Horry, Subrata Chakraborty, Biswajeet Pradhan,
Manoranjan Paul, Jing Zhu, Prabal Datta Barua, U. Rajendra Acharya, Fang
Chen, Jianlong Zhou
- Abstract要約: 肺癌はがん死の主要な原因であり、早期診断は陽性の予後と関連している。
コンピュータビジョンは、これまで人間の放射線学者を支援するために提案されてきた。
本研究では,効率的なエンコーダデコーダニューラルネットワークを用いた肺結節の局在解析を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.724154440093216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lung cancer is the leading cause of cancer death and early diagnosis is
associated with a positive prognosis. Chest X-ray (CXR) provides an inexpensive
imaging mode for lung cancer diagnosis. Suspicious nodules are difficult to
distinguish from vascular and bone structures using CXR. Computer vision has
previously been proposed to assist human radiologists in this task, however,
leading studies use down-sampled images and computationally expensive methods
with unproven generalization. Instead, this study localizes lung nodules using
efficient encoder-decoder neural networks that process full resolution images
to avoid any signal loss resulting from down-sampling. Encoder-decoder networks
are trained and tested using the JSRT lung nodule dataset. The networks are
used to localize lung nodules from an independent external CXR dataset.
Sensitivity and false positive rates are measured using an automated framework
to eliminate any observer subjectivity. These experiments allow for the
determination of the optimal network depth, image resolution and pre-processing
pipeline for generalized lung nodule localization. We find that nodule
localization is influenced by subtlety, with more subtle nodules being detected
in earlier training epochs. Therefore, we propose a novel self-ensemble model
from three consecutive epochs centered on the validation optimum. This ensemble
achieved a sensitivity of 85% in 10-fold internal testing with false positives
of 8 per image. A sensitivity of 81% is achieved at a false positive rate of 6
following morphological false positive reduction. This result is comparable to
more computationally complex systems based on linear and spatial filtering, but
with a sub-second inference time that is faster than other methods. The
proposed algorithm achieved excellent generalization results against an
external dataset with sensitivity of 77% at a false positive rate of 7.6.
- Abstract(参考訳): 肺癌はがん死の主要な原因であり、早期診断は陽性の予後と関連している。
胸部X線(CXR)は、肺癌の診断に安価なイメージングモードを提供する。
突発性結節はCXRを用いた血管および骨構造と区別が難しい。
コンピュータビジョンは、これまで人間の放射線学者を支援するために提案されてきたが、ダウンサンプル画像と計算コストのかかる一般化手法を用いて研究が進められている。
そこで本研究では,全解像度画像を処理する効率的なエンコーダデコーダニューラルネットワークを用いて肺結節を局在させ,ダウンサンプリングによる信号損失を回避する。
エンコーダ-デコーダネットワークは、jsrt lung noduleデータセットを使用してトレーニングされ、テストされる。
これらのネットワークは、独立した外部CXRデータセットから肺結節をローカライズするために使用される。
感度と偽陽性率は、観察者の主観性を排除するための自動化された枠組みを用いて測定される。
これらの実験により、肺結節局在の最適なネットワーク深さ、画像分解能、前処理パイプラインの決定が可能となった。
結節ローカライゼーションは, より微妙な結節が早期の訓練期において検出され, 微妙な影響を受けていることが判明した。
そこで本研究では,検証の最適性に着目した3つの連続した自己感覚モデルを提案する。
このアンサンブルは10倍の内部テストで85%の感度を達成し、画像当たり8倍の偽陽性を示した。
形態学的偽陽性率低下後の偽陽性率6で81%の感度を達成する。
この結果は、線形および空間フィルタリングに基づくより計算量的に複雑なシステムと同等であるが、他の方法よりも速い秒以下の推論時間を持つ。
提案アルゴリズムは77%の感度の外部データセットに対して7.6の偽陽性率で優れた一般化結果を得た。
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