論文の概要: Knowledge-based in silico models and dataset for the comparative evaluation of mammography AI for a range of breast characteristics, lesion conspicuities and doses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18494v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 21:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:20:41.413700
• Title: Knowledge-based in silico models and dataset for the comparative evaluation of mammography AI for a range of breast characteristics, lesion conspicuities and doses
• Title（参考訳）: マンモグラフィーAIの比較評価のためのシリコモデルとデータセットの知識に基づく乳房特性、病変の特異性、用量の比較
• Authors: Elena Sizikova, Niloufar Saharkhiz, Diksha Sharma, Miguel Lago, Berkman Sahiner, Jana G. Delfino, Aldo Badano
• Abstract要約: M-SYNTH(M-SYNTH)は乳腺線維腺の密度分布の異なるコホートのデータセットである。 その結果,乳房密度の増加とともにモデル性能が低下し,体重密度が増大することがわかった。 曝露レベルが低下すると、AIモデルの性能は、乳房型に推奨される推奨投与量よりも低い被曝レベルで達成された最高性能で低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9362519537872647
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: To generate evidence regarding the safety and efficacy of artificial intelligence (AI) enabled medical devices, AI models need to be evaluated on a diverse population of patient cases, some of which may not be readily available. We propose an evaluation approach for testing medical imaging AI models that relies on in silico imaging pipelines in which stochastic digital models of human anatomy (in object space) with and without pathology are imaged using a digital replica imaging acquisition system to generate realistic synthetic image datasets. Here, we release M-SYNTH, a dataset of cohorts with four breast fibroglandular density distributions imaged at different exposure levels using Monte Carlo x-ray simulations with the publicly available Virtual Imaging Clinical Trial for Regulatory Evaluation (VICTRE) toolkit. We utilize the synthetic dataset to analyze AI model performance and find that model performance decreases with increasing breast density and increases with higher mass density, as expected. As exposure levels decrease, AI model performance drops with the highest performance achieved at exposure levels lower than the nominal recommended dose for the breast type.
• Abstract（参考訳）: ai(artificial intelligence, ai)を有効にした医療機器の安全性と有効性に関するエビデンスを生成するためには、いくつかの患者でaiモデルを評価する必要がある。 本稿では,人間の解剖学の確率的デジタルモデル(対象空間内)をデジタルレプリカ画像取得システムを用いて画像化し,リアルな合成画像データセットを生成する,サイリコ画像パイプラインを用いた医用画像AIモデルの評価手法を提案する。 そこで我々は,モンテカルロX線シミュレーションとVICTRE(Virtual Imaging Clinical Trial for Regulatory Evaluation)ツールキットを用いて,乳房線維粒度分布の異なる4種類のコホートのデータセットM-SYNTHをリリースした。 合成データセットを用いてAIモデルの性能を解析し,乳房密度の増大とともにモデル性能が低下し,期待どおりの質量密度が増大することを確認した。 曝露レベルが低下すると、AIモデルの性能は、乳房型に推奨される推奨投与量よりも低い被曝レベルで達成された最高性能で低下する。

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