論文の概要: Lung-CADex: Fully automatic Zero-Shot Detection and Classification of Lung Nodules in Thoracic CT Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02625v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 19:30:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 18:24:13.157645
- Title: Lung-CADex: Fully automatic Zero-Shot Detection and Classification of Lung Nodules in Thoracic CT Images
- Title（参考訳）: 胸部CT画像における肺結節の完全自動ゼロショット検出と分類
- Authors: Furqan Shaukat, Syed Muhammad Anwar, Abhijeet Parida, Van Khanh Lam, Marius George Linguraru, Mubarak Shah,
- Abstract要約: コンピュータ支援診断は早期の肺結節の検出に役立ち、その後の結節の特徴づけを促進する。
MedSAMと呼ばれるSegment Anything Modelの変種を用いて肺結節をゼロショットでセグメント化するためのCADeを提案する。
また、放射能特徴のギャラリーを作成し、コントラスト学習を通じて画像と画像のペアを整列させることにより、良性/良性としての結節的特徴付けを行うCADxを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.29301790646322
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung cancer has been one of the major threats to human life for decades. Computer-aided diagnosis can help with early lung nodul detection and facilitate subsequent nodule characterization. Large Visual Language models (VLMs) have been found effective for multiple downstream medical tasks that rely on both imaging and text data. However, lesion level detection and subsequent diagnosis using VLMs have not been explored yet. We propose CADe, for segmenting lung nodules in a zero-shot manner using a variant of the Segment Anything Model called MedSAM. CADe trains on a prompt suite on input computed tomography (CT) scans by using the CLIP text encoder through prefix tuning. We also propose, CADx, a method for the nodule characterization as benign/malignant by making a gallery of radiomic features and aligning image-feature pairs through contrastive learning. Training and validation of CADe and CADx have been done using one of the largest publicly available datasets, called LIDC. To check the generalization ability of the model, it is also evaluated on a challenging dataset, LUNGx. Our experimental results show that the proposed methods achieve a sensitivity of 0.86 compared to 0.76 that of other fully supervised methods.The source code, datasets and pre-processed data can be accessed using the link:
- Abstract（参考訳）: 肺癌は何十年にもわたって、人間の命にとって大きな脅威の1つだ。
コンピュータ支援診断は早期の肺結節の検出に役立ち、その後の結節の特徴づけを促進する。
大規模なビジュアル言語モデル(VLM)は、画像データとテキストデータの両方に依存する複数の下流医療タスクに有効であることが判明した。
しかし,VLMを用いた病変レベルの検出とその後の診断はまだ検討されていない。
MedSAMと呼ばれるSegment Anything Modelの変種を用いて肺結節をゼロショットでセグメント化するためのCADeを提案する。
CADeは、プレフィックスチューニングを通じてCLIPテキストエンコーダを使用して、入力計算トモグラフィ(CT)スキャンのプロンプトスイートでトレーニングを行う。
また、放射能特徴のギャラリーを作成し、コントラスト学習を通じて画像と画像のペアを整列させることにより、良性/良性としての結節的特徴付けを行うCADxを提案する。
CADeとCADxのトレーニングと検証は、LIDCと呼ばれる最も大きな公開データセットを使用して行われている。
モデルの一般化能力を確認するために、挑戦的なデータセットLUNGxで評価する。
実験の結果,提案手法の感度は0.86であり,他の完全教師付き手法に比べて0.76であることがわかった。
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