論文の概要: AI-Assisted Cervical Cancer Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11936v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 07:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 03:32:19.009886
• Title: AI-Assisted Cervical Cancer Screening
• Title（参考訳）: AIによる頸部がん検診
• Authors: Kanchan Poudel, Lisasha Poudel, Prabin Raj Shakya, Atit Poudel, Archana Shrestha, Bishesh Khanal,
• Abstract要約: 低所得国と中所得国(LMICs)の資源制約環境では、視覚検査が最も有効な頸がん検診試験である。 カメラやスマートフォンを統合するさまざまなハンドヘルドデバイスは、最近、VIA中に頚部画像をキャプチャし、遠隔医療やAIモデルによる意思決定を支援するために研究されている。 本稿では,スマートフォンをベースとしたAI支援システムを構築するためのエンド・ツー・エンドの設計プロセスについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7124971549479362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual Inspection with Acetic Acid (VIA) remains the most feasible cervical cancer screening test in resource-constrained settings of low- and middle-income countries (LMICs), which are often performed screening camps or primary/community health centers by nurses instead of the preferred but unavailable expert Gynecologist. To address the highly subjective nature of the test, various handheld devices integrating cameras or smartphones have been recently explored to capture cervical images during VIA and aid decision-making via telemedicine or AI models. Most studies proposing AI models retrospectively use a relatively small number of already collected images from specific devices, digital cameras, or smartphones; the challenges and protocol for quality image acquisition during VIA in resource-constrained camp settings, challenges in getting gold standard, data imbalance, etc. are often overlooked. We present a novel approach and describe the end-to-end design process to build a robust smartphone-based AI-assisted system that does not require buying a separate integrated device: the proposed protocol for quality image acquisition in resource-constrained settings, dataset collected from 1,430 women during VIA performed by nurses in screening camps, preprocessing pipeline, and training and evaluation of a deep-learning-based classification model aimed to identify (pre)cancerous lesions. Our work shows that the readily available smartphones and a suitable protocol can capture the cervix images with the required details for the VIA test well; the deep-learning-based classification model provides promising results to assist nurses in VIA screening; and provides a direction for large-scale data collection and validation in resource-constrained settings.
• Abstract（参考訳）: 低所得国や中所得国(LMIC)では、好まれるが利用できない専門家である婦人科医の代わりに、看護師によるスクリーニングキャンプや一次・地域医療センターがしばしば実施されている。 テストの主観的な性質に対処するため、カメラやスマートフォンを統合した様々なハンドヘルドデバイスが、最近、VIA中の頚部画像をキャプチャし、遠隔医療やAIモデルによる意思決定を支援するために研究されている。 AIモデルを提案するほとんどの研究は、特定のデバイス、デジタルカメラ、スマートフォンから収集された画像の比較的少数を振り返りに使用している。資源制約されたキャンプ設定におけるVIA中の品質画像取得の課題とプロトコルは、しばしば見過ごされがちである。 本稿では,異なる統合デバイスを購入する必要のない,堅牢なスマートフォンベースのAI支援システムを構築するための,エンド・ツー・エンドの設計プロセスについて述べる。資源制約のある環境での高品質な画像取得のためのプロトコル,キャンプ,前処理パイプライン,深層学習に基づく分類モデルのトレーニングと評価において,看護師が実施するVIA中の1,430人の女性から収集したデータセット。 我々の研究は、容易に利用可能なスマートフォンと適切なプロトコルが、VIAテストに必要な詳細でcervixイメージをキャプチャできることを示し、深層学習に基づく分類モデルは、VIAスクリーニングにおける看護師を支援するための有望な結果を提供し、リソース制約された設定における大規模データ収集と検証の方向性を提供する。

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