論文の概要: Swin-Tempo: Temporal-Aware Lung Nodule Detection in CT Scans as Video
Sequences Using Swin Transformer-Enhanced UNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03365v2
- Date: Sat, 14 Oct 2023 05:57:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 22:47:25.820734
- Title: Swin-Tempo: Temporal-Aware Lung Nodule Detection in CT Scans as Video
Sequences Using Swin Transformer-Enhanced UNet
- Title（参考訳）: swin-tempo : swin transformer-enhanced unetを用いたctスキャンによる肺結節の検出
- Authors: Hossein Jafari, Karim Faez, Hamidreza Amindavar
- Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワークと視覚変換器の長所を利用する革新的なモデルを提案する。
ビデオ中の物体検出にインスパイアされた各3次元CT画像をビデオとして扱い、個々のスライスをフレームとして、肺結節をオブジェクトとして扱い、時系列アプリケーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7547288571938795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Lung cancer is highly lethal, emphasizing the critical need for early
detection. However, identifying lung nodules poses significant challenges for
radiologists, who rely heavily on their expertise for accurate diagnosis. To
address this issue, computer-aided diagnosis (CAD) systems based on machine
learning techniques have emerged to assist doctors in identifying lung nodules
from computed tomography (CT) scans. Unfortunately, existing networks in this
domain often suffer from computational complexity, leading to high rates of
false negatives and false positives, limiting their effectiveness. To address
these challenges, we present an innovative model that harnesses the strengths
of both convolutional neural networks and vision transformers. Inspired by
object detection in videos, we treat each 3D CT image as a video, individual
slices as frames, and lung nodules as objects, enabling a time-series
application. The primary objective of our work is to overcome hardware
limitations during model training, allowing for efficient processing of 2D data
while utilizing inter-slice information for accurate identification based on 3D
image context. We validated the proposed network by applying a 10-fold
cross-validation technique to the publicly available Lung Nodule Analysis 2016
dataset. Our proposed architecture achieves an average sensitivity criterion of
97.84% and a competition performance metrics (CPM) of 96.0% with few
parameters. Comparative analysis with state-of-the-art advancements in lung
nodule identification demonstrates the significant accuracy achieved by our
proposed model.
- Abstract（参考訳）: 肺癌は非常に致命的であり、早期発見の必要性を強調する。
しかし、正確な診断に専門知識を多く依存する放射線科医にとって、肺結節の同定は大きな課題となる。
この問題に対処するために,ctスキャンによる肺結節の同定を支援するために,機械学習技術に基づくcadシステム(computer-assisted diagnosis)が登場している。
残念ながら、この領域の既存のネットワークは、しばしば計算の複雑さに悩まされ、偽陰性や偽陽性の頻度が高くなり、その効果が制限される。
これらの課題に対処するために,畳み込みニューラルネットワークと視覚トランスフォーマーの両方の長所を利用する革新的なモデルを提案する。
映像中の物体検出に触発されて,各3次元ct画像をビデオとして,個々のスライスをフレームとして,肺結節をオブジェクトとして扱い,時系列アプリケーションを可能にする。
本研究の主な目的は、モデルトレーニング中のハードウェアの限界を克服し、スライス間情報を利用して2次元データの効率的な処理を可能にすることである。
2016年の肺結節解析データセットに10倍のクロスバリデーション手法を適用し,提案ネットワークの検証を行った。
提案アーキテクチャは,平均感度基準が97.84%,競合性能指標(cpm)が96.0%であり,パラメータは少ない。
肺結節同定における最先端の進歩との比較分析は,提案モデルが達成した有意な精度を示している。
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