論文の概要: Towards Enhanced Analysis of Lung Cancer Lesions in EBUS-TBNA -- A Semi-Supervised Video Object Detection Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01929v3
- Date: Thu, 20 Jun 2024 13:40:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 04:30:07.833063
- Title: Towards Enhanced Analysis of Lung Cancer Lesions in EBUS-TBNA -- A Semi-Supervised Video Object Detection Method
- Title（参考訳）: EBUS-TBNAにおける肺がん病変解析の高度化に向けて -- 半監督ビデオオブジェクト検出法-
- Authors: Jyun-An Lin, Yun-Chien Cheng, Ching-Kai Lin,
- Abstract要約: 本研究は, 子宮内膜超音波(EBUS)を用いた肺病変のコンピュータ診断システムの構築を目的とする。
これまでの研究では、EBUS-TBNAへのオブジェクト検出モデルの適用が不足していた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study aims to establish a computer-aided diagnostic system for lung lesions using endobronchial ultrasound (EBUS) to assist physicians in identifying lesion areas. During EBUS-transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) procedures, hysicians rely on grayscale ultrasound images to determine the location of lesions. However, these images often contain significant noise and can be influenced by surrounding tissues or blood vessels, making identification challenging. Previous research has lacked the application of object detection models to EBUS-TBNA, and there has been no well-defined solution for the lack of annotated data in the EBUS-TBNA dataset. In related studies on ultrasound images, although models have been successful in capturing target regions for their respective tasks, their training and predictions have been based on two-dimensional images, limiting their ability to leverage temporal features for improved predictions. This study introduces a three-dimensional video-based object detection model. It first generates a set of improved queries using a diffusion model, then captures temporal correlations through an attention mechanism. A filtering mechanism selects relevant information from previous frames to pass to the current frame. Subsequently, a teacher-student model training approach is employed to further optimize the model using unlabeled data. By incorporating various data augmentation and feature alignment, the model gains robustness against interference. Test results demonstrate that this model, which captures spatiotemporal information and employs semi-supervised learning methods, achieves an Average Precision (AP) of 48.7 on the test dataset, outperforming other models. It also achieves an Average Recall (AR) of 79.2, significantly leading over existing models.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, 内膜超音波(EBUS)を用いた肺病変のコンピュータ診断システムを構築し, 病変部位の同定を支援することである。
EBUS-transbronchial needle apiration (EBUS-TBNA) 術中, 衛生士は病変の位置をグレースケールの超音波画像に頼っている。
しかし、これらの画像は大きなノイズを伴い、周囲の組織や血管の影響を受けやすいため、識別は困難である。
これまでの研究では、EBUS-TBNAへのオブジェクト検出モデルの適用が欠如しており、EBUS-TBNAデータセットに注釈付きデータがないという明確な解決策はない。
超音波画像の関連研究では、各タスクのターゲット領域の取得に成功しているが、トレーニングと予測は2次元画像に基づいており、時間的特徴を活用して予測を改善する能力が制限されている。
本研究では,3次元映像に基づく物体検出モデルを提案する。
まず、拡散モデルを用いて改善されたクエリのセットを生成し、次に注意機構を通じて時間的相関をキャプチャする。
フィルタリング機構は、前のフレームから関連情報を選択して、現在のフレームに渡す。
その後、教師-学生モデルトレーニング手法を用いて、ラベルなしデータを用いてモデルをさらに最適化する。
様々なデータ拡張と特徴アライメントを組み込むことで、モデルは干渉に対する堅牢性を得る。
テスト結果は、時空間情報をキャプチャし、半教師付き学習手法を用いるこのモデルが、テストデータセット上で平均48.7の精度(AP)を達成し、他のモデルより優れていることを示す。
また、79.2のAR(Average Recall)も達成し、既存のモデルを大きく上回っている。
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