論文の概要: Boosting Medical Image-based Cancer Detection via Text-guided Supervision from Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14230v1
- Date: Thu, 23 May 2024 07:03:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 18:34:03.180854
- Title: Boosting Medical Image-based Cancer Detection via Text-guided Supervision from Reports
- Title（参考訳）: テキスト誘導スーパービジョンによる医用画像を用いたがん検出の強化
- Authors: Guangyu Guo, Jiawen Yao, Yingda Xia, Tony C. W. Mok, Zhilin Zheng, Junwei Han, Le Lu, Dingwen Zhang, Jian Zhou, Ling Zhang,
- Abstract要約: 本研究では, 高精度ながん検出を実現するための新しいテキスト誘導学習法を提案する。
本手法は,大規模プレトレーニングVLMによる臨床知識の活用により,一般化能力の向上が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.39938936308023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The absence of adequately sufficient expert-level tumor annotations hinders the effectiveness of supervised learning based opportunistic cancer screening on medical imaging. Clinical reports (that are rich in descriptive textual details) can offer a "free lunch'' supervision information and provide tumor location as a type of weak label to cope with screening tasks, thus saving human labeling workloads, if properly leveraged. However, predicting cancer only using such weak labels can be very changeling since tumors are usually presented in small anatomical regions compared to the whole 3D medical scans. Weakly semi-supervised learning (WSSL) utilizes a limited set of voxel-level tumor annotations and incorporates alongside a substantial number of medical images that have only off-the-shelf clinical reports, which may strike a good balance between minimizing expert annotation workload and optimizing screening efficacy. In this paper, we propose a novel text-guided learning method to achieve highly accurate cancer detection results. Through integrating diagnostic and tumor location text prompts into the text encoder of a vision-language model (VLM), optimization of weakly supervised learning can be effectively performed in the latent space of VLM, thereby enhancing the stability of training. Our approach can leverage clinical knowledge by large-scale pre-trained VLM to enhance generalization ability, and produce reliable pseudo tumor masks to improve cancer detection. Our extensive quantitative experimental results on a large-scale cancer dataset, including 1,651 unique patients, validate that our approach can reduce human annotation efforts by at least 70% while maintaining comparable cancer detection accuracy to competing fully supervised methods (AUC value 0.961 versus 0.966).
- Abstract（参考訳）: 十分な専門家レベルの腫瘍アノテーションが欠如していることは、医用画像における教師あり学習に基づく癌検診の有効性を妨げている。
臨床報告(記述的テキストの詳細に富んでいる)は、「フリーランチ」の監督情報を提供し、スクリーニングタスクに対処するための弱いラベルのタイプとして腫瘍の位置を提供し、適切に活用すれば人間のラベル付け作業を救うことができる。
しかし、そのような弱いラベルのみを用いて癌を予測することは、通常、腫瘍は3D医療スキャン全体と比較して小さな解剖学的領域で提示されるため、非常に変化する。
弱性半教師あり学習(WSSL)は、限定されたボクセルレベルの腫瘍アノテーションを使用し、オフザシェルフ臨床報告しか持たないかなりの数の医療画像と組み合わせることで、専門家のアノテーションワークロードを最小化し、スクリーニングの有効性を最適化する。
本稿では,高精度ながん検出を実現するための新しいテキスト誘導学習法を提案する。
視覚言語モデル(VLM)のテキストエンコーダに診断および腫瘍位置テキストプロンプトを統合することにより、VLMの潜在空間において弱教師付き学習の最適化を効果的に行うことができ、トレーニングの安定性を向上させることができる。
提案手法は,大規模な事前訓練VLMによる臨床知識を活用して,一般化能力を高め,癌検出を改善するための疑似腫瘍マスクを作成できる。
1,651人のユニークな患者を含む大規模がんデータセットに対する大規模な定量的実験の結果、我々のアプローチは、がん検出精度を競合する完全教師付き手法(AUC値0.961対0.966)と比較しながら、ヒトのアノテーションの取り組みを少なくとも70%削減できることが確認された。
関連論文リスト
- Biomarker based Cancer Classification using an Ensemble with Pre-trained Models [2.2436844508175224]
マルチクラス分類タスクに対して,事前学習したハイパーファストモデル,XGBoost,LightGBMを組み合わせた新しいアンサンブルモデルを提案する。
我々はメタトレーニングしたハイパーファストモデルを用いてがんの分類を行い、AUCは0.9929である。
また,事前学習したハイパーファストモデル,XGBoost,LightGBMを多クラス分類タスクに組み合わせた新しいアンサンブルモデルを提案し,精度を漸進的に向上させる(0.9464)。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T14:43:59Z) - Improving Breast Cancer Grade Prediction with Multiparametric MRI Created Using Optimized Synthetic Correlated Diffusion Imaging [71.91773485443125]
乳がん治療計画において、グレーディングは重要な役割を担っている。
現在の腫瘍グレード法では、患者から組織を抽出し、ストレス、不快感、医療費の上昇につながる。
本稿では,CDI$s$の最適化による乳癌の診断精度の向上について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:48:26Z) - Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。
正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。
本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z) - Robust Tumor Detection from Coarse Annotations via Multi-Magnification
Ensembles [11.070094685209598]
乳癌患者のセンチネルリンパ節のオープンなCAMELYON16データセットにおいて,転移の検出精度を大幅に向上する新しいアンサンブル法を提案する。
臨床的に癌診断に有用であることを示すため,本法により良好な結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-29T08:41:22Z) - Pre-screening breast cancer with machine learning and deep learning [0.0]
深層学習は、患者の人口統計学的および人文学的情報を分析することにより、がんの事前スクリーニングに使用できる。
特徴選択を用いて微調整された入力層アーキテクチャを用いたディープラーニングモデルは、がん患者と非がん患者を効果的に区別することができる。
これらの結果から, 癌前スクリーニングに応用されたディープラーニングアルゴリズムは, 放射線のない, 非侵襲的で手頃な価格で, 画像に基づくスクリーニング法を補完するものであることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-05T15:27:50Z) - EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of
breast cancer [58.720142291102135]
乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。
腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。
腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T05:24:40Z) - Deep Semi-supervised Metric Learning with Dual Alignment for Cervical
Cancer Cell Detection [49.78612417406883]
子宮頸癌細胞検出のための新しい半教師付き深度測定法を提案する。
私たちのモデルは、埋め込みメトリック空間を学習し、提案レベルとプロトタイプレベルの両方でセマンティック機能の二重アライメントを行います。
本研究は,240,860個の頸部細胞画像からなる半監督型頸部がん細胞検出のための大規模データセットを初めて構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:11:27Z) - Automatic Generation of Interpretable Lung Cancer Scoring Models from
Chest X-Ray Images [9.525711971667679]
肺がんは世界中でがんの死因となっている。
深層学習技術は肺がんの診断に有効である。
これらの技術は、まだ医療コミュニティによって承認され、採用されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:11:59Z) - 3D Neural Network for Lung Cancer Risk Prediction on CT Volumes [0.6810862244331126]
肺がんはアメリカ合衆国で最も多いがん死の原因である。
肺がんCT検査は、死亡率を40%まで下げることが示されている。
放射線診断の基準が採用されているにもかかわらず, 経年変化が持続的であり, 包括的画像所見の不完全な特徴が現在の方法の限界として残っている。
本稿では,肺がんリスク予測のための最先端ディープラーニングアルゴリズムを再現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-25T10:01:22Z) - Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8204255655161]
本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-03T22:25:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。