論文の概要: AI in Lung Health: Benchmarking Detection and Diagnostic Models Across Multiple CT Scan Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04605v3
• Date: Wed, 23 Apr 2025 21:20:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.748891
• Title: AI in Lung Health: Benchmarking Detection and Diagnostic Models Across Multiple CT Scan Datasets
• Title（参考訳）: 肺疾患におけるAI : 複数のCTスキャンデータセット間のベンチマーク検出と診断モデル
• Authors: Fakrul Islam Tushar, Avivah Wang, Lavsen Dahal, Michael R. Harowicz, Kyle J. Lafata, Tina D. Tailor, Joseph Y. Lo,
• Abstract要約: 肺がんは、世界中でがん関連死亡の原因となっている。 医療画像への人工知能の統合が拡大するにつれ、堅牢なAIモデルの開発と評価は、大規模で注釈の付いたデータセットへのアクセスを必要としている。 我々は,3次元結節検出と肺がん分類のためのディープラーニングモデルをベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33923727961771083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Lung cancer remains the leading cause of cancer-related mortality worldwide, and early detection through low-dose computed tomography (LDCT) has shown significant promise in reducing death rates. With the growing integration of artificial intelligence (AI) into medical imaging, the development and evaluation of robust AI models require access to large, well-annotated datasets. In this study, we introduce the utility of Duke Lung Cancer Screening (DLCS) Dataset, the largest open-access LDCT dataset with over 2,000 scans and 3,000 expert-verified nodules. We benchmark deep learning models for both 3D nodule detection and lung cancer classification across internal and external datasets including LUNA16, LUNA25, and NLST-3D+. For detection, we develop two MONAI-based RetinaNet models (DLCSDmD and LUNA16-mD), evaluated using the Competition Performance Metric (CPM). For classification, we compare five models, including state-of-the-art pretrained models (Models Genesis, Med3D), a selfsupervised foundation model (FMCB), a randomly initialized ResNet50, and proposed a novel Strategic Warm-Start++ (SWS++) model. SWS++ uses curated candidate patches to pretrain a classification backbone within the same detection pipeline, enabling task-relevant feature learning. Our models demonstrated strong generalizability, with SWS++ achieving comparable or superior performance to existing foundational models across multiple datasets (AUC: 0.71 to 0.90). All code, models, and data are publicly released to promote reproducibility and collaboration. This work establishes a standardized benchmarking resource for lung cancer AI research, supporting future efforts in model development, validation, and clinical translation.
• Abstract（参考訳）: 肺がんは世界中でがん関連死亡の主な原因であり、低用量CT(LDCT)による早期発見は死亡率の低下に大きな可能性を示唆している。 医療画像への人工知能(AI)の統合が拡大するにつれ、堅牢なAIモデルの開発と評価は、大きく、よく注釈付けされたデータセットへのアクセスを必要としている。 本研究では,2,000以上のスキャンと3000以上の専門家によるノジュールを持つLDCTデータセットとして,Duke Lung Cancer Screening (DLCS) Datasetの有用性について紹介する。 我々は,LUNA16,LUNA25,NLST-3D+を含む内部および外部データセットを対象とした3次元結節検出と肺がん分類のためのディープラーニングモデルのベンチマークを行った。 そこで本研究では,DLCSDmD とLUNA16-mD の2種類の MONAI ベースの RetinaNet モデルを開発した。 分類には、最先端の事前訓練モデル(Models Genesis, Med3D)、自己組織化基盤モデル(FMCB)、ランダムに初期化されたResNet50(ResNet50)を含む5つのモデルを比較し、新しいストラテジックウォーム・スタート++(SWS++)モデルを提案する。 SWS++は、キュレートされた候補パッチを使用して、同じ検出パイプライン内の分類バックボーンを事前トレーニングし、タスク関連の機能学習を可能にする。 我々のモデルは強力な一般化可能性を示し、SWS++は複数のデータセット(AUC:0.71から0.90)にわたる既存の基礎モデルに匹敵する、あるいは優れたパフォーマンスを実現しています。 すべてのコード、モデル、データは、再現性とコラボレーションを促進するために公開されています。 この研究は、肺がんAI研究のための標準化されたベンチマークリソースを確立し、モデル開発、検証、臨床翻訳における将来の取り組みを支援する。

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