論文の概要: Detection of Peri-Pancreatic Edema using Deep Learning and Radiomics Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17064v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 22:20:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 14:24:03.761467
- Title: Detection of Peri-Pancreatic Edema using Deep Learning and Radiomics Techniques
- Title（参考訳）: 深達度学習と放射線検査による膵周囲浮腫の検出
- Authors: Ziliang Hong, Debesh Jha, Koushik Biswas, Zheyuan Zhang, Yury Velichko, Cemal Yazici, Temel Tirkes, Amir Borhani, Baris Turkbey, Alpay Medetalibeyoglu, Gorkem Durak, Ulas Bagci,
- Abstract要約: 本研究は,膵疾患255例から得られた新しいCTデータセットをテクスタイピングし,アノテート膵セグメンテーションマスクとそれに対応する膵周囲浮腫の診断ラベルを特徴とする。
我々はまず,リニアトランスフォーマーに基づくセグメント化アルゴリズムであるtextitLinTransUNet モデルの有効性を評価し,CT画像データから膵臓を正確に分割する。
次に,2つの独特の機械学習分類器を持つ分節膵領域を用いて,深部膵浮腫の存在を同定する:深部膵浮腫モデルと放射線治療ベースのeXtreme Gradient Boosting (XGBoost)。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6663216419047964
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying peri-pancreatic edema is a pivotal indicator for identifying disease progression and prognosis, emphasizing the critical need for accurate detection and assessment in pancreatitis diagnosis and management. This study \textit{introduces a novel CT dataset sourced from 255 patients with pancreatic diseases, featuring annotated pancreas segmentation masks and corresponding diagnostic labels for peri-pancreatic edema condition}. With the novel dataset, we first evaluate the efficacy of the \textit{LinTransUNet} model, a linear Transformer based segmentation algorithm, to segment the pancreas accurately from CT imaging data. Then, we use segmented pancreas regions with two distinctive machine learning classifiers to identify existence of peri-pancreatic edema: deep learning-based models and a radiomics-based eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). The LinTransUNet achieved promising results, with a dice coefficient of 80.85\%, and mIoU of 68.73\%. Among the nine benchmarked classification models for peri-pancreatic edema detection, \textit{Swin-Tiny} transformer model demonstrated the highest recall of $98.85 \pm 0.42$ and precision of $98.38\pm 0.17$. Comparatively, the radiomics-based XGBoost model achieved an accuracy of $79.61\pm4.04$ and recall of $91.05\pm3.28$, showcasing its potential as a supplementary diagnostic tool given its rapid processing speed and reduced training time. Our code is available \url{https://github.com/NUBagciLab/Peri-Pancreatic-Edema-Detection}.
- Abstract（参考訳）: 膵周囲浮腫の同定は, 疾患の進行と予後を同定するための重要な指標であり, 膵炎の診断・管理において, 正確な診断・評価の必要性を強調している。
本研究は,膵疾患患者255名から得られた新しいCTデータセットを作製し,アノテート膵セグメンテーションマスクとそれに対応する膵周囲浮腫の診断ラベルを特徴とする。
新たなデータセットを用いて,リニアトランスフォーマーベースセグメンテーションアルゴリズムである \textit{LinTransUNet} モデルの有効性を評価し,CT画像データから膵臓を正確に分割する。
次に, 深層学習モデルと放射能に基づくeXtreme Gradient Boosting (XGBoost) という, 周辺膵浮腫の存在を識別するために, 2つの独特の機械学習分類器を備えた分節膵領域を用いる。
LinTransUNetは80.85\%、mIoU68.73\%という有望な結果を得た。
膵外浮腫検出のための9つのベンチマークされた分類モデルのうち、 \textit{Swin-Tiny} 変圧器モデルは9,8.85 \pm 0.42$と9,8.38\pm 0.17$の最高リコールを示した。
比較として、XGBoostモデルは79.61 pm4.04$の精度と91.05 pm3.28$のリコールを達成した。
私たちのコードは \url{https://github.com/NUBagciLab/Peri-Pancreatic-Edema-Detection} で利用可能です。
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