論文の概要: Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09402v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 00:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:18:28.504715
• Title: Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research
• Title（参考訳）: シンセティック・エンハンスメント : 医用画像研究における合成データの可能性
• Authors: Bardia Khosravi, Frank Li, Theo Dapamede, Pouria Rouzrokh, Cooper U. Gamble, Hari M. Trivedi, Cody C. Wyles, Andrew B. Sellergren, Saptarshi Purkayastha, Bradley J. Erickson, Judy W. Gichoya,
• Abstract要約: Generative AIは、合成画像を生成するための有望なアプローチを提供し、データセットの多様性を向上する。 本研究では, 医用画像研究の性能と一般化性に及ぼす合成データ補充の影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.475998415951477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chest X-rays (CXR) are essential for diagnosing a variety of conditions, but when used on new populations, model generalizability issues limit their efficacy. Generative AI, particularly denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), offers a promising approach to generating synthetic images, enhancing dataset diversity. This study investigates the impact of synthetic data supplementation on the performance and generalizability of medical imaging research. The study employed DDPMs to create synthetic CXRs conditioned on demographic and pathological characteristics from the CheXpert dataset. These synthetic images were used to supplement training datasets for pathology classifiers, with the aim of improving their performance. The evaluation involved three datasets (CheXpert, MIMIC-CXR, and Emory Chest X-ray) and various experiments, including supplementing real data with synthetic data, training with purely synthetic data, and mixing synthetic data with external datasets. Performance was assessed using the area under the receiver operating curve (AUROC). Adding synthetic data to real datasets resulted in a notable increase in AUROC values (up to 0.02 in internal and external test sets with 1000% supplementation, p-value less than 0.01 in all instances). When classifiers were trained exclusively on synthetic data, they achieved performance levels comparable to those trained on real data with 200%-300% data supplementation. The combination of real and synthetic data from different sources demonstrated enhanced model generalizability, increasing model AUROC from 0.76 to 0.80 on the internal test set (p-value less than 0.01). In conclusion, synthetic data supplementation significantly improves the performance and generalizability of pathology classifiers in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)は様々な疾患の診断に必須であるが、新しい個体群で使用すると、モデル一般化可能性の問題が有効性を制限する。 生成AI、特に拡散確率モデル(DDPM)は、合成画像を生成するための有望なアプローチを提供し、データセットの多様性を向上する。 本研究では, 医用画像研究の性能と一般化性に及ぼす合成データ補充の影響について検討した。 この研究は、CheXpertデータセットから人口統計学的および病理学的特徴を条件とした合成CXRを作成するためにDDPMを用いた。 これらの合成画像は、その性能を向上させることを目的として、病理分類器のトレーニングデータセットを補完するために使用された。 評価には3つのデータセット(CheXpert、MIMIC-CXR、Emory Chest X-ray)と、実際のデータを合成データで補うこと、純粋な合成データでトレーニングすること、合成データを外部データセットで混合することを含む様々な実験が含まれていた。 受信操作曲線 (AUROC) 下での性能評価を行った。 実際のデータセットに合成データを追加すると、AUROC値が顕著に増加した(内部および外部テストセットでは最大0.02、補充は1000%、すべてのインスタンスでは0.01未満)。 分類器が合成データのみで訓練されたとき、200%-300%のデータ補充で実データで訓練されたものと同等のパフォーマンスレベルを達成した。 異なるソースからの実データと合成データの組み合わせにより、モデル一般化性が向上し、内部テストセットでモデルAUROCが0.76から0.80に増加した(p-値が0.01未満)。 結論として, 医用画像における病理分類器の性能と一般化性は, 合成データ補充により著しく向上する。

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