論文の概要: Incorporating Anatomical Awareness for Enhanced Generalizability and Progression Prediction in Deep Learning-Based Radiographic Sacroiliitis Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07369v1
• Date: Sun, 12 May 2024 20:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 15:14:45.297425
• Title: Incorporating Anatomical Awareness for Enhanced Generalizability and Progression Prediction in Deep Learning-Based Radiographic Sacroiliitis Detection
• Title（参考訳）: 深層学習によるS状腸炎検出における全身性増強と進行予測のための解剖学的認識の導入
• Authors: Felix J. Dorfner, Janis L. Vahldiek, Leonhard Donle, Andrei Zhukov, Lina Xu, Hartmut Häntze, Marcus R. Makowski, Hugo J. W. L. Aerts, Fabian Proft, Valeria Rios Rodriguez, Judith Rademacher, Mikhail Protopopov, Hildrun Haibel, Torsten Diekhoff, Murat Torgutalp, Lisa C. Adams, Denis Poddubnyy, Keno K. Bressem,
• Abstract要約: 本研究の目的は, 深層学習モデルに解剖学的認識を取り入れることで, 一般化性を高め, 疾患進行の予測を可能にするかを検討することである。 モデルの性能は, 受信機動作特性曲線(AUC)下の領域, 精度, 感度, 特異性を用いて比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8248058061511542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Purpose: To examine whether incorporating anatomical awareness into a deep learning model can improve generalizability and enable prediction of disease progression. Methods: This retrospective multicenter study included conventional pelvic radiographs of 4 different patient cohorts focusing on axial spondyloarthritis (axSpA) collected at university and community hospitals. The first cohort, which consisted of 1483 radiographs, was split into training (n=1261) and validation (n=222) sets. The other cohorts comprising 436, 340, and 163 patients, respectively, were used as independent test datasets. For the second cohort, follow-up data of 311 patients was used to examine progression prediction capabilities. Two neural networks were trained, one on images cropped to the bounding box of the sacroiliac joints (anatomy-aware) and the other one on full radiographs. The performance of the models was compared using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity. Results: On the three test datasets, the standard model achieved AUC scores of 0.853, 0.817, 0.947, with an accuracy of 0.770, 0.724, 0.850. Whereas the anatomy-aware model achieved AUC scores of 0.899, 0.846, 0.957, with an accuracy of 0.821, 0.744, 0.906, respectively. The patients who were identified as high risk by the anatomy aware model had an odds ratio of 2.16 (95% CI: 1.19, 3.86) for having progression of radiographic sacroiliitis within 2 years. Conclusion: Anatomical awareness can improve the generalizability of a deep learning model in detecting radiographic sacroiliitis. The model is published as fully open source alongside this study.
• Abstract（参考訳）: 目的: 深層学習モデルに解剖学的認識を組み込むことで, 一般化性が向上し, 疾患の進行を予測することができるかを検討すること。 方法: 本研究は, 大学および地域病院で収集した軸椎関節症(axSpA)に焦点を当てた4種類の患者コホートの骨盤X線撮影を行った。 1483個のX線写真からなる最初のコホートは、訓練(n=1261)と検証(n=222)に分割された。 436人, 340人, 163人からなる他のコホートは, それぞれ独立したテストデータセットとして使用した。 第2コホートでは311人の追跡データを用いて進行予測能力について検討した。 2つのニューラルネットワークが訓練され、1つは仙腸関節の境界ボックス(解剖学的認識)に収穫された画像で、もう1つは完全なX線写真で撮影された。 モデルの性能は, 受信機動作特性曲線(AUC)下の領域, 精度, 感度, 特異性を用いて比較した。 結果: 3つのテストデータセットにおいて,標準モデルは0.770,0.724,0.850の精度でAUCスコア0.853,0.817,0.947を達成した。 解剖学的モデルではAUCスコアは0.899, 0.846, 0.957, 精度は0.821, 0.744, 0.906であった。 解剖学的に高いリスクと診断された患者は2年以内に放射線性仙腸炎を発症する確率比が2.16(95% CI: 1.19, 3.86)であった。 結論: 解剖学的認識は, 放射線性仙腸炎の検出において, 深層学習モデルの一般化性を向上させることができる。 このモデルは、この研究とともに完全にオープンソースとして公開されている。

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