論文の概要: Deep Learning in Computed Tomography Pulmonary Angiography Imaging: A Dual-Pronged Approach for Pulmonary Embolism Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05197v2
• Date: Tue, 5 Dec 2023 08:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 18:56:32.462701
• Title: Deep Learning in Computed Tomography Pulmonary Angiography Imaging: A Dual-Pronged Approach for Pulmonary Embolism Detection
• Title（参考訳）: ct肺血管造影画像における深部学習 : 肺塞栓症検出のためのデュアルプロングアプローチ
• Authors: Fabiha Bushra, Muhammad E. H. Chowdhury, Rusab Sarmun, Saidul Kabir, Menatalla Said, Sohaib Bassam Zoghoul, Adam Mushtak, Israa Al-Hashimi, Abdulrahman Alqahtani, Anwarul Hasan
• Abstract要約: 本研究の目的は,深層学習技術を活用し,肺塞栓症(PE)のコンピュータ支援診断を強化することである。 当社のエンドツーエンド分類フレームワークでは,アテンションガイド型畳み込みニューラルネットワーク(AG-CNN)を導入している。 AG-CNNは、FUMPEデータセット上でそれぞれ0.927、0.862、0.879、0.805のAUROC、感度、特異度、F1スコアを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing reliance on Computed Tomography Pulmonary Angiography for Pulmonary Embolism (PE) diagnosis presents challenges and a pressing need for improved diagnostic solutions. The primary objective of this study is to leverage deep learning techniques to enhance the Computer Assisted Diagnosis of PE. In this study, we propose a classifier-guided detection approach that effectively leverages the classifier's probabilistic inference to direct the detection predictions, marking a novel contribution in the domain of automated PE diagnosis. Our end-to-end classification framework introduces an Attention-Guided Convolutional Neural Network (AG-CNN) that leverages local context by utilizing an attention mechanism. This approach emulates the attention of a human expert by looking at both global appearances and local lesion regions before forming a conclusive decision. The classifier achieves a notable AUROC, sensitivity, specificity and F1-score of 0.927, 0.862, 0.879 and 0.805 respectively on the FUMPE dataset with Inception-v3 backbone architecture. Moreover, AG-CNN outperforms the baseline DenseNet-121 model, achieving an 8.1% AUROC gain. While prior studies have primarily focused on PE detection in main arteries, our utilization of state-of-the-art object detection models and ensembling techniques significantly enhances detection accuracy for small embolisms in the peripheral arteries. Finally, our proposed classifier-guided detection approach further refines the detection metrics contributing new state-of-the-art to the community: mAP$_{50}$, sensitivity and F1-score of 0.846, 0.901 and 0.779 respectively outperforming the former benchmark with a significant 3.7% improvement in mAP$_{50}$. Our research aims to elevate PE patient care by integrating AI solutions into clinical workflows, highlighting the potential of human-AI collaboration in medical diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 肺塞栓症 (PE) 診断におけるCTによる肺血管造影検査への依存度が増大し, 診断ソリューションの改善の必要性が高まっている。 本研究の目的は,深層学習技術を活用し,PEのコンピュータ支援診断を強化することである。 本研究では,分類器の確率的推論を効果的に活用して検出予測を指示する分類器誘導検出手法を提案する。 当社のエンドツーエンド分類フレームワークでは,アテンションガイド型畳み込みニューラルネットワーク(AG-CNN)を導入している。 このアプローチは、決定的な決定を下す前に、グローバルな外観と局所的な病変領域の両方を見ることによって、人間の専門家の注意をエミュレートする。 この分類器は、インセプションv3バックボーンアーキテクチャを持つFUMPEデータセット上で、それぞれ0.927、0.862、0.879、0.805のAUROC、感度、特異度、F1スコアを達成する。 さらに、AG-CNNはベースラインのDenseNet-121モデルを上回っ、8.1%のAUROCゲインを達成した。 先行研究は主動脈のPE検出に主眼を置いているが,最先端の物体検出モデルとアンサンブル技術は末梢動脈の小さな塞栓症に対する検出精度を大幅に向上させる。 最後に,提案する分類器ガイド検出手法は,コミュニティに新たな最先端をもたらす検出指標をさらに洗練する: map$_{50}$, sensitivity and f1-score of 0.846, 0.901, 0.779。 本研究は,aiソリューションを臨床ワークフローに統合し,医療診断における人間-aiコラボレーションの可能性を強調し,pe患者ケアの向上を目指している。

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