論文の概要: Variational Autoencoders for Feature Exploration and Malignancy
Prediction of Lung Lesions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15719v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 11:12:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 15:59:18.754705
- Title: Variational Autoencoders for Feature Exploration and Malignancy
Prediction of Lung Lesions
- Title（参考訳）: 肺病変の特徴探索と悪性度予測のための変分オートエンコーダ
- Authors: Benjamin Keel, Aaron Quyn, David Jayne, Samuel D. Relton
- Abstract要約: 肺がんはイギリスで21%のがん死の原因となっている。
最近の研究は、定期的なスキャンから肺がんの正確な早期診断のためのAI手法の能力を実証している。
本研究では, 変異型オートエンコーダ(VAE)の肺癌病変に対する応用について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Lung cancer is responsible for 21% of cancer deaths in the UK and five-year
survival rates are heavily influenced by the stage the cancer was identified
at. Recent studies have demonstrated the capability of AI methods for accurate
and early diagnosis of lung cancer from routine scans. However, this evidence
has not translated into clinical practice with one barrier being a lack of
interpretable models. This study investigates the application Variational
Autoencoders (VAEs), a type of generative AI model, to lung cancer lesions.
Proposed models were trained on lesions extracted from 3D CT scans in the
LIDC-IDRI public dataset. Latent vector representations of 2D slices produced
by the VAEs were explored through clustering to justify their quality and used
in an MLP classifier model for lung cancer diagnosis, the best model achieved
state-of-the-art metrics of AUC 0.98 and 93.1% accuracy. Cluster analysis shows
the VAE latent space separates the dataset of malignant and benign lesions
based on meaningful feature components including tumour size, shape, patient
and malignancy class. We also include a comparative analysis of the standard
Gaussian VAE (GVAE) and the more recent Dirichlet VAE (DirVAE), which replaces
the prior with a Dirichlet distribution to encourage a more explainable latent
space with disentangled feature representation. Finally, we demonstrate the
potential for latent space traversals corresponding to clinically meaningful
feature changes.
- Abstract（参考訳）: 肺がんは英国のがん死亡率の21%を占め、5年間の生存率は、がんが特定された段階で大きく影響を受けている。
最近の研究は、定期的なスキャンから肺がんの正確な早期診断のためのAI手法の能力を実証している。
しかし、この証拠は、解釈可能なモデルが欠如していることから、臨床実践に変換されていない。
本研究では, 変異型オートエンコーダ(VAE)の肺癌病変に対する応用について検討した。
LIDC-IDRI公開データセットの3次元CTスキャンから抽出した病変について,提案したモデルを用いた。
VAEによって生成された2Dスライスの潜在ベクトル表現はクラスタリングを通してその品質を正当化し、肺がん診断のためのMLP分類器モデルで使用し、最良のモデルはAUC 0.98と93.1%の精度で最先端の計測値を達成した。
クラスター分析により、VAE潜伏空間は腫瘍の大きさ、形状、患者および悪性度クラスを含む有意義な特徴成分に基づいて悪性病変と良性病変のデータセットを分離することが示された。
また、標準ガウス VAE (GVAE) とより最近のディリクレ VAE (DirVAE) の比較分析も含む。
最後に,臨床的に有意な特徴変化に対応する潜在空間トラバースの可能性を示す。
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