論文の概要: Synthesizing Bidirectional Temporal States of Knee Osteoarthritis
Radiographs with Cycle-Consistent Generative Adversarial Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05798v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 00:15:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 16:24:28.083511
- Title: Synthesizing Bidirectional Temporal States of Knee Osteoarthritis
Radiographs with Cycle-Consistent Generative Adversarial Neural Networks
- Title（参考訳）: 周期整合型交感神経回路を用いた変形性膝関節症x線画像の双方向時間状態の合成
- Authors: Fabi Prezja, Leevi Annala, Sampsa Kiiskinen, Suvi Lahtinen, Timo Ojala
- Abstract要約: 変形性膝関節症(KOA)の過去と将来の経過をX線写真で解析するために,CycleGANモデルを訓練した。
このモデルは, 将来の疾患状態において特に有効であり, 後期X線像を早期に遡及的に移行する異常な能力を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11249583407496219
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knee Osteoarthritis (KOA), a leading cause of disability worldwide, is
challenging to detect early due to subtle radiographic indicators. Diverse,
extensive datasets are needed but are challenging to compile because of
privacy, data collection limitations, and the progressive nature of KOA.
However, a model capable of projecting genuine radiographs into different OA
stages could augment data pools, enhance algorithm training, and offer
pre-emptive prognostic insights. In this study, we trained a CycleGAN model to
synthesize past and future stages of KOA on any genuine radiograph. The model
was validated using a Convolutional Neural Network that was deceived into
misclassifying disease stages in transformed images, demonstrating the
CycleGAN's ability to effectively transform disease characteristics forward or
backward in time. The model was particularly effective in synthesizing future
disease states and showed an exceptional ability to retroactively transition
late-stage radiographs to earlier stages by eliminating osteophytes and
expanding knee joint space, signature characteristics of None or Doubtful KOA.
The model's results signify a promising potential for enhancing diagnostic
models, data augmentation, and educational and prognostic usage in healthcare.
Nevertheless, further refinement, validation, and a broader evaluation process
encompassing both CNN-based assessments and expert medical feedback are
emphasized for future research and development.
- Abstract（参考訳）: 世界の障害の主な原因である膝関節症(KOA)は, 微妙なX線学的指標により早期発見が困難である。
多様なデータセットが必要であるが、プライバシ、データ収集の制限、そして KOA の進歩的な性質のためにコンパイルが困難である。
しかし、本物のラジオグラフを異なるOAステージに投影できるモデルは、データプールを拡張し、アルゴリズムの訓練を強化し、プリエンプティブな予測的洞察を提供する。
本研究では,CycleGANモデルを用いて,COAの過去と将来の段階を真のラジオグラフィーで合成する訓練を行った。
このモデルは、コンボリューショナルニューラルネットワークを用いて、変換画像中の疾患ステージを誤って分類し、CycleGANの疾患特性を前方または後方に効果的に変換する能力を実証した。
このモデルは、将来の疾患状態の合成に特に効果的であり、骨芽腫を取り除き膝関節腔を拡大することで、後期のx線を早期に遡及的に移行する能力、無または疑わしいkoaの特徴を示した。
このモデルの結果は、医療における診断モデル、データ拡張、教育的および予後的利用の強化に有望な可能性を示している。
それにもかかわらず、さらなる改良、検証、CNNに基づく評価と専門的な医学的フィードバックの両方を含む幅広い評価プロセスが将来の研究開発のために強調されている。
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