論文の概要: Bridging the Diagnostic Divide: Classical Computer Vision and Advanced AI methods for distinguishing ITB and CD through CTE Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18161v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 17:05:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 12:48:51.677369
- Title: Bridging the Diagnostic Divide: Classical Computer Vision and Advanced AI methods for distinguishing ITB and CD through CTE Scans
- Title（参考訳）: 診断ディバイドのブリッジ:古典的コンピュータビジョンとCTEスキャンによるITBとCDの識別のための高度なAI手法
- Authors: Shashwat Gupta, L. Gokulnath, Akshan Aggarwal, Mahim Naz, Rajnikanth Yadav, Priyanka Bagade,
- Abstract要約: 放射線医の間では, 内皮-皮下脂肪比は, ITBとCDの鑑別における代用バイオマーカーとして認識されている。
本稿では,この比率計算を自動化するために,皮下脂肪の自動分離のための新しい2次元画像コンピュータビジョンアルゴリズムを提案する。
ITB, CD, 正常患者のサンプルを用いて, CTEスキャンのデータセットを用いてResNet10モデルを訓練し, 75%の精度を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.900410045439515
- License:
- Abstract: Differentiating between Intestinal Tuberculosis (ITB) and Crohn's Disease (CD) poses a significant clinical challenge due to their similar symptoms, clinical presentations, and imaging features. This study leverages Computed Tomography Enterography (CTE) scans, deep learning, and traditional computer vision to address this diagnostic dilemma. A consensus among radiologists from renowned institutions has recognized the visceral-to-subcutaneous fat (VF/SF) ratio as a surrogate biomarker for differentiating between ITB and CD. Previously done manually, we propose a novel 2D image computer vision algorithm for auto-segmenting subcutaneous fat to automate this ratio calculation, enhancing diagnostic efficiency and objectivity. As a benchmark, we compare the results to those obtained using the TotalSegmentator tool, a popular deep learning-based software for automatic segmentation of anatomical structures, and manual calculations by radiologists. We also demonstrated the performance on 3D CT volumes using a slicing method and provided a benchmark comparison of the algorithm with the TotalSegmentator tool. Additionally, we propose a scoring approach to integrate scores from radiological features, such as the fat ratio and pulmonary TB probability, into a single score for diagnosis. We trained a ResNet10 model on a dataset of CTE scans with samples from ITB, CD, and normal patients, achieving an accuracy of 75%. To enhance interpretability and gain clinical trust, we integrated the explainable AI technique Grad-CAM with ResNet10 to explain the model's predictions. Due to the small dataset size (100 total cases), the feature-based scoring system is considered more reliable and trusted by radiologists compared to the deep learning model for disease diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 腸管結核 (ITB) とクローン病 (CD) の鑑別は, 類似の症状, 臨床所見, 画像所見から, 重要な臨床的課題となる。
本研究は、この診断ジレンマに対処するために、Computed Tomography Enterography(CTE)スキャン、ディープラーニング、および従来のコンピュータビジョンを活用する。
専門機関の放射線学者の間では、ITBとCDの鑑別のためのサロゲートバイオマーカーとして、内臓-皮下脂肪比(VF/SF)が認められている。
従来,この比率計算を自動化し,診断効率と客観性を向上させるために,皮下脂肪の自動分離のための新しい2次元画像コンピュータビジョンアルゴリズムを提案する。
ベンチマークの結果を,解剖学的構造の自動分割のためのディープラーニングベースのソフトウェアであるTotalSegmentatorツールと,放射線学者による手動計算と比較した。
また,スライシング法を用いて3次元CTボリュームの性能を実証し,TotalSegmentatorツールとの比較を行った。
さらに,脂肪率や肺TB確率などの放射線学的特徴から得られたスコアを単一のスコアにまとめて診断する手法を提案する。
ITB, CD, 正常患者のサンプルを用いて, CTEスキャンのデータセットを用いてResNet10モデルを訓練し, 75%の精度を得た。
説明可能なAI技術であるGrad-CAMをResNet10と統合し、モデルの予測を説明する。
データセットのサイズが小さい(総症例100件)ため、この特徴に基づくスコアリングシステムは、診断のための深層学習モデルと比較して、放射線学者によってより信頼性が高く信頼されていると考えられている。
関連論文リスト
- Clinical Evaluation of Medical Image Synthesis: A Case Study in Wireless Capsule Endoscopy [63.39037092484374]
本研究は,人工知能(AI)モデルを用いた医用合成データ生成の臨床評価に焦点を当てた。
本論文は,a) 医用専門家による合成画像の体系的評価のためのプロトコルを提示し,b) 高分解能WCE画像合成のための新しい変分オートエンコーダモデルであるTIDE-IIを評価する。
その結果、TIDE-IIは臨床的に関連性のあるWCE画像を生成し、データの不足に対処し、診断ツールの強化に役立つことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T19:48:50Z) - Towards Unifying Anatomy Segmentation: Automated Generation of a
Full-body CT Dataset via Knowledge Aggregation and Anatomical Guidelines [113.08940153125616]
我々は533巻のボクセルレベルのラベルを142ドル(約1万2000円)で、全身CTスキャンのデータセットを作成し、解剖学的包括的カバレッジを提供する。
提案手法はラベル集約段階において手作業によるアノテーションに依存しない。
我々はCTデータに142ドルの解剖学的構造を予測できる統一解剖学的セグメンテーションモデルをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T09:48:13Z) - HGT: A Hierarchical GCN-Based Transformer for Multimodal Periprosthetic
Joint Infection Diagnosis Using CT Images and Text [0.0]
補綴関節感染症(PJI)は重篤な合併症である。
現在,CT画像とPJIの数値テキストデータを組み合わせた統一診断基準が確立されていない。
本研究では,ディープラーニングとマルチモーダル技術に基づく診断手法であるHGTを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T11:25:57Z) - Enhancing COVID-19 Severity Analysis through Ensemble Methods [13.792760290422185]
本稿では、新型コロナウイルス患者の感染症領域を抽出するためのドメイン知識に基づくパイプラインを提案する。
感染の重症度は、3つの機械学習モデルのアンサンブルを使用して異なるカテゴリに分類される。
提案システムは,AI-Enabled Medical Image Analysis WorkshopとCOVID-19診断コンペティションの検証データセットを用いて評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-13T13:59:47Z) - Diagnose Like a Radiologist: Hybrid Neuro-Probabilistic Reasoning for
Attribute-Based Medical Image Diagnosis [42.624671531003166]
本稿では,属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド型ニューロ確率推論アルゴリズムを提案する。
我々は,ハイブリッド推論アルゴリズムを2つの困難な画像診断タスクに適用することに成功している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-19T12:06:46Z) - Lesion detection in contrast enhanced spectral mammography [0.0]
近年の乳房画像解析のためのニューラルネットワークモデルの出現は、コンピュータ支援診断における画期的な進歩である。
本研究は,CESMリコンビネート画像に対する深層学習に基づくコンピュータ支援診断開発を提案し,病変の検出と症例の分類を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T06:49:02Z) - Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical
Image Classification [74.84221280249876]
大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。
本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z) - Incremental Cross-view Mutual Distillation for Self-supervised Medical
CT Synthesis [88.39466012709205]
本稿では,スライス間の分解能を高めるために,新しい医療スライスを構築した。
臨床実践において, 根本・中間医療スライスは常に欠落していることを考慮し, 相互蒸留の段階的相互蒸留戦略を導入する。
提案手法は,最先端のアルゴリズムよりも明確なマージンで優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-20T03:38:37Z) - Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based
Sparse PCA Network [93.22587316229954]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。
我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z) - Weaving Attention U-net: A Novel Hybrid CNN and Attention-based Method
for Organs-at-risk Segmentation in Head and Neck CT Images [11.403827695550111]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己認識機構を組み合わせた、新しいハイブリッドディープラーニングアプローチを開発した。
提案手法は10臓器対リスク(OAR)の基底真理によく似た輪郭を生成する。
新しいウィービング注意U-netは頭頸部CT画像のセグメンテーションに優れているか類似した性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-10T14:27:46Z) - VerSe: A Vertebrae Labelling and Segmentation Benchmark for
Multi-detector CT Images [121.31355003451152]
大規模Vertebrae Challenge(VerSe)は、2019年と2020年に開催されたMICCAI(International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)と共同で設立された。
本評価の結果を報告するとともに,脊椎レベル,スキャンレベル,および異なる視野での性能変化について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-24T21:09:18Z)
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。