論文の概要: A slice classification neural network for automated classification of
axial PET/CT slices from a multi-centric lymphoma dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07105v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 18:57:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 23:55:08.766376
- Title: A slice classification neural network for automated classification of
axial PET/CT slices from a multi-centric lymphoma dataset
- Title（参考訳）: 多中心リンパ腫データセットからの軸方向PET/CTスライスの自動分類のためのスライス分類ニューラルネットワーク
- Authors: Shadab Ahamed, Yixi Xu, Ingrid Bloise, Joo H. O, Carlos F. Uribe,
Rahul Dodhia, Juan L. Ferres, and Arman Rahmim
- Abstract要約: 我々は、リンパ腫/CT画像の軸スライスを分類するためにResNet-18ネットワークを訓練する。
受信機動作特性曲線(AUROC)の領域と高精度リコール曲線(AUPRC)の領域を用いてモデル性能を比較した。
我々は,スライスレベルスプリット訓練と比較して,スライスレベルスプリット訓練におけるパフォーマンス過大評価を観察し,記述した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0318017891096118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated slice classification is clinically relevant since it can be
incorporated into medical image segmentation workflows as a preprocessing step
that would flag slices with a higher probability of containing tumors, thereby
directing physicians attention to the important slices. In this work, we train
a ResNet-18 network to classify axial slices of lymphoma PET/CT images
(collected from two institutions) depending on whether the slice intercepted a
tumor (positive slice) in the 3D image or if the slice did not (negative
slice). Various instances of the network were trained on 2D axial datasets
created in different ways: (i) slice-level split and (ii) patient-level split;
inputs of different types were used: (i) only PET slices and (ii) concatenated
PET and CT slices; and different training strategies were employed: (i)
center-aware (CAW) and (ii) center-agnostic (CAG). Model performances were
compared using the area under the receiver operating characteristic curve
(AUROC) and the area under the precision-recall curve (AUPRC), and various
binary classification metrics. We observe and describe a performance
overestimation in the case of slice-level split as compared to the
patient-level split training. The model trained using patient-level split data
with the network input containing only PET slices in the CAG training regime
was the best performing/generalizing model on a majority of metrics. Our models
were additionally more closely compared using the sensitivity metric on the
positive slices from their respective test sets.
- Abstract（参考訳）: 自動スライス分類は医用画像セグメンテーションワークフローに組み込むことができ、腫瘍を含む確率が高いスライスにフラグを付ける前処理ステップとして組み込むことができ、医師に重要なスライスに注意を向ける。
本研究では,3次元画像中の腫瘍(陽性スライス)をスライスしたか,あるいはスライスしなかったか(陰性スライス)によって,PET/CT画像の軸スライスを分類するResNet-18ネットワークを訓練する。
ネットワークの様々なインスタンスは、異なる方法で作成された2d軸性データセットで訓練された。
(i)スライスレベル分割
(ii)患者レベルの分割;異なるタイプの入力を使用する。
(i)ペットスライスのみ及び
(ii)petスライスとctスライスを連結し,異なる訓練戦略を採った。
(i)センターアウェア(CAW)及び
(ii)センター非依存(cag)。
モデル性能は,受信者動作特性曲線 (auroc) 下の領域と精度再呼曲線 (auprc) 下の領域,および各種バイナリ分類指標を用いて比較した。
患者レベルの分断訓練と比較して,スライスレベルの分断の場合のパフォーマンスの過大評価を観察し,記述する。
CAGトレーニング体制におけるPETスライスのみを含むネットワーク入力を用いた患者レベルのスプリットデータを用いてトレーニングしたモデルは、ほとんどの指標で最高のパフォーマンス/一般化モデルであった。
また,各テストセットの正のスライスに対する感度指標を用いて,さらに精度を比較検討した。
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