論文の概要: CoMoTo: Unpaired Cross-Modal Lesion Distillation Improves Breast Lesion Detection in Tomosynthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17620v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 20:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:57:05.155249
• Title: CoMoTo: Unpaired Cross-Modal Lesion Distillation Improves Breast Lesion Detection in Tomosynthesis
• Title（参考訳）: CoMoTo:生合成における不対向型クロスモーダル病変蒸留による乳房病変の検出の改善
• Authors: Muhammad Alberb, Marawan Elbatel, Aya Elgebaly, Ricardo Montoya-del-Angel, Xiaomeng Li, Robert Martí,
• Abstract要約: 本稿では, 病変検出の実用性を向上させるための新しいフレームワークであるCoMoToを提案する。 病変特異的知識蒸留(LsKD)とイントラモーダルポイントアライメント(ImPA)の2つの新しいコンポーネントを提案する。 総合評価の結果,CoMoToは従来の事前学習や画像レベルのKDよりも優れており,低データ環境下での平均感度が7%向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.371794161279236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is an advanced breast imaging modality that offers superior lesion detection accuracy compared to conventional mammography, albeit at the trade-off of longer reading time. Accelerating lesion detection from DBT using deep learning is hindered by limited data availability and huge annotation costs. A possible solution to this issue could be to leverage the information provided by a more widely available modality, such as mammography, to enhance DBT lesion detection. In this paper, we present a novel framework, CoMoTo, for improving lesion detection in DBT. Our framework leverages unpaired mammography data to enhance the training of a DBT model, improving practicality by eliminating the need for mammography during inference. Specifically, we propose two novel components, Lesion-specific Knowledge Distillation (LsKD) and Intra-modal Point Alignment (ImPA). LsKD selectively distills lesion features from a mammography teacher model to a DBT student model, disregarding background features. ImPA further enriches LsKD by ensuring the alignment of lesion features within the teacher before distilling knowledge to the student. Our comprehensive evaluation shows that CoMoTo is superior to traditional pretraining and image-level KD, improving performance by 7% Mean Sensitivity under low-data setting. Our code is available at https://github.com/Muhammad-Al-Barbary/CoMoTo .
• Abstract（参考訳）: 乳房造影法(DBT)は,より長い読影時間のトレードオフはあるものの,従来のマンモグラフィと比較すると,病変検出精度が良好である進行乳房画像法である。 ディープラーニングを用いたDBTからの病変検出の高速化は、データ可用性の制限と膨大なアノテーションコストによって妨げられる。 この問題の可能性のある解決策は、マンモグラフィーのようなより広く利用可能なモダリティによって提供された情報を活用して、DBT病変の検出を強化することである。 本稿では,DBTの病変検出を改善するための新しいフレームワークであるCoMoToを提案する。 本フレームワークは,DBTモデルのトレーニングを強化するために,不整合マンモグラフィデータを活用し,推論時のマンモグラフィの必要性を排除し,実用性を向上させる。 具体的には,LsKD (Lesion-specific Knowledge Distillation) とImPA (Intra-modal Point Alignment) の2つの新しい構成要素を提案する。 LsKDは,マンモグラフィーの教師モデルからDBTの学生モデルまで,背景の特徴を無視して病変の特徴を選択的に蒸留する。 さらにImPAは、生徒に知識を蒸留する前に、教師内の病変の特徴のアライメントを確保することでLsKDをさらに強化する。 総合評価の結果,CoMoToは従来の事前学習や画像レベルのKDよりも優れており,低データ環境下での平均感度が7%向上していることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/Muhammad-Al-Barbary/CoMoToで利用可能です。

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