論文の概要: DINO-LG: A Task-Specific DINO Model for Coronary Calcium Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07976v4
• Date: Wed, 20 Nov 2024 02:57:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 12:32:43.592077
• Title: DINO-LG: A Task-Specific DINO Model for Coronary Calcium Scoring
• Title（参考訳）: DINO-LG: 冠動脈スコーリングのためのタスク特異的DINOモデル
• Authors: Mahmut S. Gokmen, Caner Ozcan, Cody Bumgardner,
• Abstract要約: 冠状動脈カルシウム(CAC)スコアは、冠動脈疾患を予防するためのリスクアセスメントの鍵となる。 本研究では、DINOの自己教師型学習(SSL)技術(ラベルなし自己蒸留)を取り入れることで、このアプローチを拡張した。 DINOモデルは、重要な特徴を効果的に捉え、強調する機能を生成することを目的として、ラベルを使用することで、石灰化領域に特に焦点を合わせるように訓練されている。 ラベル誘導DINO(DINO-LG)は,石灰化を含むCTスライスと石灰化しないスライスを区別し,標準DINOモデルよりも57%の精度で分類を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Coronary artery disease (CAD), one of the most common cause of mortality in the world. Coronary artery calcium (CAC) scoring using computed tomography (CT) is key for risk assessment to prevent coronary disease. Previous studies on risk assessment and calcification detection in CT scans primarily use approaches based on UNET architecture, frequently implemented on pre-built models. However, these models are limited by the availability of annotated CT scans containing CAC and suffering from imbalanced dataset, decreasing performance of CAC segmentation and scoring. In this study, we extend this approach by incorporating the self-supervised learning (SSL) technique of DINO (self-distillation with no labels) to eliminate limitations of scarce annotated data in CT scans. The DINO model's ability to train without requiring CAC area annotations enhances its robustness in generating distinct features. The DINO model is trained on to focus specifically on calcified areas by using labels, aiming to generate features that effectively capture and highlight key characteristics. The label-guided DINO (DINO-LG) enhances classification by distinguishing CT slices that contain calcification from those that do not, performing 57% better than the standard DINO model in this task. CAC scoring and segmentation tasks are performed by a basic U-NET architecture, fed specifically with CT slices containing calcified areas as identified by the DINO-LG model. This targeted identification performed by DINO-LG model improves CAC segmentation performance by approximately 10% and significant increase in CAC scoring accuracy.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患 (CAD) は、世界で最も多い死因の1つである。 冠動脈疾患のリスク評価にはCT(Computed tomography)を用いた冠状動脈カルシウム(CAC)スコアが重要である。 CTスキャンにおけるリスクアセスメントと石灰化検出に関するこれまでの研究は、主にUNETアーキテクチャに基づくアプローチを用いており、しばしばプレビルドモデルに実装されている。 しかし、これらのモデルは、CACを含む注釈付きCTスキャンが利用可能であり、不均衡なデータセットに悩まされ、CACセグメンテーションとスコアリングの性能が低下することによって制限されている。 本研究では,DINOの自己教師型学習(SSL)技術(ラベルなし自己蒸留)を取り入れて,CTスキャンにおけるアノテートデータ不足の解消を図る。 CAC領域アノテーションを必要としないDINOモデルのトレーニング能力は、異なる特徴を生成する際の堅牢性を高める。 DINOモデルは、重要な特徴を効果的に捉え、強調する機能を生成することを目的として、ラベルを使用することで、石灰化領域に特に焦点を合わせるように訓練されている。 ラベル誘導DINO(DINO-LG)は,石灰化を含むCTスライスと石灰化しないスライスを区別し,標準DINOモデルよりも57%の精度で分類する。 CACスコアとセグメンテーションタスクは、DINO-LGモデルで特定された石灰化領域を含むCTスライスを具体化した基本U-NETアーキテクチャによって実行される。 この DINO-LG モデルによる目標識別により, CAC のセグメンテーション性能は約10%向上し, CAC のスコアリング精度が大幅に向上する。

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