論文の概要: An Attention Based Pipeline for Identifying Pre-Cancer Lesions in Head and Neck Clinical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01937v2
• Date: Tue, 7 May 2024 11:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:00:13.568534
• Title: An Attention Based Pipeline for Identifying Pre-Cancer Lesions in Head and Neck Clinical Images
• Title（参考訳）: 頭頸部画像における前癌病変の同定のための注意に基づくパイプライン
• Authors: Abdullah Alsalemi, Anza Shakeel, Mollie Clark, Syed Ali Khurram, Shan E Ahmed Raza,
• Abstract要約: 頭頸部癌は外科生検後に専門病院で診断されるが、診断が遅れる可能性がある。 疑わしい病変,分節を同定し,非異形成性,異形成性,癌性病変に分類するアテンションベースパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0957311485487375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early detection of cancer can help improve patient prognosis by early intervention. Head and neck cancer is diagnosed in specialist centres after a surgical biopsy, however, there is a potential for these to be missed leading to delayed diagnosis. To overcome these challenges, we present an attention based pipeline that identifies suspected lesions, segments, and classifies them as non-dysplastic, dysplastic and cancerous lesions. We propose (a) a vision transformer based Mask R-CNN network for lesion detection and segmentation of clinical images, and (b) Multiple Instance Learning (MIL) based scheme for classification. Current results show that the segmentation model produces segmentation masks and bounding boxes with up to 82% overlap accuracy score on unseen external test data and surpassing reviewed segmentation benchmarks. Next, a classification F1-score of 85% on the internal cohort test set. An app has been developed to perform lesion segmentation taken via a smart device. Future work involves employing endoscopic video data for precise early detection and prognosis.
• Abstract（参考訳）: 早期のがん検出は早期の介入によって患者の予後を改善するのに役立つ。 頭頸部癌は外科生検後に専門病院で診断されるが、診断が遅れる可能性がある。 これらの課題を克服するため,疑わしい病変,セグメントを同定し,非異形成性病変,異形成性病変,癌性病変と分類するアテンションベースパイプラインを提案する。 特集にあたって (a)臨床画像の病変検出・セグメント化のための視覚変換器を用いたMask R-CNNネットワーク b) 分類のためのマルチインスタンス学習(MIL)に基づくスキーム。 その結果, セグメンテーションモデルでは, セグメンテーションマスクとバウンディングボックスを最大82%のオーバーラップ精度で生成し, 検証されたセグメンテーションベンチマークを上回った。 次に、内部コホートテストセットの分類F1スコアが85%である。 スマートデバイスを介して、病変のセグメンテーションを行うためのアプリが開発されている。 今後の研究は、正確な早期発見と予後のための内視鏡的ビデオデータの利用である。

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