論文の概要: Take Your Steps: Hierarchically Efficient Pulmonary Disease Screening via CT Volume Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01525v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 07:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.590051
• Title: Take Your Steps: Hierarchically Efficient Pulmonary Disease Screening via CT Volume Compression
• Title（参考訳）: 一歩踏み出す:CTボリューム圧縮による階層的に効率的な肺疾患スクリーニング
• Authors: Qian Shao, Kai Zhang, Bang Du, Zepeng Li, Yixuan Wu, Qiyuan Chen, Jian Wu, Jintai Chen, Honghao Gao, Hongxia Xu,
• Abstract要約: 本稿では,肺疾患スクリーニングの計算コストを削減するための階層的アプローチを提案する。 まず,CTVC (Computerd Tomography Volume Compression) 法を提案する。 第2に、選択されたCTスライスを用いて、軽量分類モデルを用いて肺疾患サブセットを検出する。 第3に,放射線技師が再検出した診断信頼性の低い試料の同定に不確実性測定戦略を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.49451070903281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models are widely used to process Computed Tomography (CT) data in the automated screening of pulmonary diseases, significantly reducing the workload of physicians. However, the three-dimensional nature of CT volumes involves an excessive number of voxels, which significantly increases the complexity of model processing. Previous screening approaches often overlook this issue, which undoubtedly reduces screening efficiency. Towards efficient and effective screening, we design a hierarchical approach to reduce the computational cost of pulmonary disease screening. The new approach re-organizes the screening workflows into three steps. First, we propose a Computed Tomography Volume Compression (CTVC) method to select a small slice subset that comprehensively represents the whole CT volume. Second, the selected CT slices are used to detect pulmonary diseases coarsely via a lightweight classification model. Third, an uncertainty measurement strategy is applied to identify samples with low diagnostic confidence, which are re-detected by radiologists. Experiments on two public pulmonary disease datasets demonstrate that our approach achieves comparable accuracy and recall while reducing the time by 50%-70% compared with the counterparts using full CT volumes. Besides, we also found that our approach outperforms previous cutting-edge CTVC methods in retaining important indications after compression.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、肺疾患の自動スクリーニングにおいてCT(Computed Tomography)データを処理するために広く使われており、医師の作業量を大幅に削減している。 しかし、CTボリュームの3次元的性質には過剰な数のボクセルが含まれており、これはモデル処理の複雑さを大幅に増大させる。 以前のスクリーニングアプローチではこの問題を見落としていることが多いが、これは間違いなくスクリーニングの効率を低下させる。 そこで我々は,肺疾患スクリーニングの費用削減のための階層的アプローチを考案した。 新しいアプローチでは、スクリーニングワークフローを3つのステップに再編成する。 まず,CTVC (Computerd Tomography Volume Compression) 法を提案する。 第2に、選択されたCTスライスを用いて、軽量分類モデルにより肺疾患を粗く検出する。 第3に,放射線技師が再検出した診断信頼性の低い試料の同定に不確実性測定戦略を適用した。 2つの公開肺疾患データセットを用いた実験により,本手法は全CTボリュームと比較して50%～70%の時間を短縮し,同等の精度とリコールを実現することが示された。 また,従来のCTVC法よりも圧縮後の重要な指標の維持に優れていた。

関連論文リスト

• SVD Based Least Squares for X-Ray Pneumonia Classification Using Deep Features [0.0]
  肺炎分類のための特異値分解に基づくLast Squaresフレームワークを提案する。 我々は、精度を損なうことなく効率を確保できる、クローズドな非イテレーティブな分類手法を採用する。 実験により,SVD-LSは計算コストを大幅に削減し,競争性能が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T17:39:16Z)
• GS-TransUNet: Integrated 2D Gaussian Splatting and Transformer UNet for Accurate Skin Lesion Analysis [44.99833362998488]
  本稿では,2次元ガウススプラッティングとTransformer UNetアーキテクチャを組み合わせた皮膚癌自動診断手法を提案する。 セグメンテーションと分類の精度は著しく向上した。 この統合は、新しいベンチマークをこの分野に設定し、マルチタスク医療画像解析手法のさらなる研究の可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-23T23:28:47Z)
• A Retrospective Systematic Study on Hierarchical Sparse Query Transformer-assisted Ultrasound Screening for Early Hepatocellular Carcinoma [10.226976909997711]
  HCCは世界で3番目に多いがん関連死亡原因である。 AI技術の最近の進歩は、このギャップを埋めるための有望なソリューションを提供する。 HSQformerは、CNNのローカル特徴抽出とVision Transformerのグローバルコンテキスト認識を相乗化する、新しいハイブリッドアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T04:17:02Z)
• MvKeTR: Chest CT Report Generation with Multi-View Perception and Knowledge Enhancement [1.6355783973385114]
  多視点認識知識強化型TansfoRmer(MvKeTR) 複数の解剖学的ビューから診断情報を効果的に合成するために、ビューアウェアのMVPAを提案する。 クエリボリュームに基づいて、最も類似したレポートを取得するために、Cross-Modal Knowledge Enhancer (CMKE) が考案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T12:58:23Z)
• MSDet: Receptive Field Enhanced Multiscale Detection for Tiny Pulmonary Nodule [17.838015589388014]
  肺結節は肺癌の早期診断における重要な指標である。 従来のCT画像撮影法は、煩雑な処置、低検出率、ローカライゼーション精度の低下に悩まされていた。 肺小結節検出のためのマルチスケールアテンションおよび受容野ネットワークであるMSDetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T06:08:23Z)
• Classification of Heart Sounds Using Multi-Branch Deep Convolutional Network and LSTM-CNN [2.7699831151653305]
  本研究は, 心臓疾患の自動診断のための, 迅速かつ正確かつ費用対効果の高い手法を提供する新しいディープラーニングアーキテクチャを開発し, 評価する。 まず,多様な畳み込みフィルタサイズを利用して人間の聴覚処理をエミュレートするマルチブランチディープ畳み込みニューラルネットワーク(MBDCN)と,特徴抽出のためのパワースペクトル入力の2つの革新的な手法を提案する。 第二に、LSTMブロックをMBDCNに統合し、時間領域の特徴抽出を改善するLong Short-Term Memory-Convolutional Neural (LSCN)モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T13:02:54Z)
• Weakly-Supervised Detection of Bone Lesions in CT [48.34559062736031]
  骨格領域は乳腺と前立腺に転移性癌が拡がる一般的な部位の1つである。 代用セグメンテーションタスクによりCTボリュームの骨病変を検出するパイプラインを開発した。 不完全および部分的トレーニングデータを用いたにもかかわらず,CTでは96.7%,47.3%の精度で骨病変が検出された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T21:05:34Z)
• Double Integral Enhanced Zeroing Neural Network Optimized with ALSOA fostered Lung Cancer Classification using CT Images [1.1510009152620668]
  肺がんは最も致命的な疾患の1つであり、疾患や死亡の原因となっている。 提案手法は既存の手法で解析した18.32%,27.20%,34.32%の精度で得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T10:53:35Z)
• Domain Transfer Through Image-to-Image Translation for Uncertainty-Aware Prostate Cancer Classification [42.75911994044675]
  前立腺MRIの非対位画像翻訳のための新しいアプローチと臨床的に重要なPCaを分類するための不確実性認識トレーニングアプローチを提案する。 提案手法では,無ペアの3.0T多パラメータ前立腺MRIを1.5Tに翻訳し,利用可能なトレーニングデータを増強する。 実験の結果,提案手法は,従来の研究に比べてAUC(Area Under ROC Curve)を20%以上改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T05:26:54Z)
• An Efficient and Robust Method for Chest X-Ray Rib Suppression that Improves Pulmonary Abnormality Diagnosis [0.49998148477760956]
  胸部X線(CXR)に対する胸部骨陰影の抑制は肺疾患の診断を改善することが示唆された。 従来のアプローチは、教師なしの物理的および教師なしのディープラーニングモデルに分類される。 本研究では,(1)空間変換勾配場における物理モデルによる最小化によりGT骨影を除去した2段階のトレーニングペアの生成について,一般化可能かつ効率的なワークフローを提案する。 2) 受信したCXRの高速リブ除去のために,ステージ1データセット上でのネットワークトレーニングをフル教師する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T23:47:02Z)
• 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)
• Unsupervised Contrastive Learning based Transformer for Lung Nodule Detection [6.693379403133435]
  CTによる肺結節の早期発見は,肺癌患者の長期生存と生活の質の向上に不可欠である。 CAD (Computer-Aided Detection/diagnosis) はこの文脈において第2または同時読影器として有用である。 肺結節の正確な検出は、サイズ、位置、および肺結節の出現のばらつきにより、CADシステムや放射線技師にとって依然として困難である。 近年のコンピュータビジョン技術に触発されて,肺結節を同定するための自己教師付き領域ベース3次元トランスフォーマーモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T01:19:00Z)
• Auto-FedRL: Federated Hyperparameter Optimization for Multi-institutional Medical Image Segmentation [48.821062916381685]
  Federated Learning(FL)は、明示的なデータ共有を避けながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。 本稿では,Auto-FedRLと呼ばれる,効率的な強化学習(RL)に基づくフェデレーションハイパーパラメータ最適化アルゴリズムを提案する。 提案手法の有効性は,CIFAR-10データセットと2つの実世界の医用画像セグメンテーションデータセットの不均一なデータ分割に対して検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-12T04:11:42Z)
• 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)
• Multiple Time Series Fusion Based on LSTM An Application to CAP A Phase Classification Using EEG [56.155331323304]
  本研究では,深層学習に基づく脳波チャンネルの特徴レベル融合を行う。 チャネル選択,融合,分類手順を2つの最適化アルゴリズムで最適化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-18T14:17:49Z)
• Quality control for more reliable integration of deep learning-based image segmentation into medical workflows [0.23609258021376836]
  本稿では,その出力の確実性を推定するために,最先端自動品質制御(QC)手法の解析を行う。 磁気共鳴画像データにおける白色物質の超強度(WMH)を識別する脳画像分割タスクにおける最も有望なアプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T16:30:43Z)
• 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)
• CT-SGAN: Computed Tomography Synthesis GAN [4.765541373485143]
  胸部CTスキャンの小さなデータセットを用いて,大規模な3次元合成CTスキャンボリュームを生成するCT-SGANモデルを提案する。 その結果,CT-SGANは大量の合成データに基づいて結節を事前訓練することにより,肺検出精度を著しく向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T22:20:40Z)
• CyTran: A Cycle-Consistent Transformer with Multi-Level Consistency for Non-Contrast to Contrast CT Translation [56.622832383316215]
  コントラストCTを非コントラストCTに変換する手法を提案する。 提案手法は、CyTranを略して、サイクル一貫性のある生成逆転変換器に基づいている。 実験の結果、CyTranは競合するすべての手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T23:25:03Z)
• CoRSAI: A System for Robust Interpretation of CT Scans of COVID-19 Patients Using Deep Learning [133.87426554801252]
  我々は,深部畳み込み神経網のアンサンブルを用いた肺CTスキャンのセグメンテーションによるアプローチを採用した。 本モデルを用いて, 病変の分類, 患者の動態の評価, 病変による肺の相対体積の推定, 肺の損傷ステージの評価が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T12:06:55Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• M3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening from CT Imaging [85.00066186644466]
  マルチタスク型マルチスライス深層学習システム(M3Lung-Sys)を提案する。 COVID-19とHealthy, H1N1, CAPとの鑑別に加えて, M3 Lung-Sysも関連病変の部位を特定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T06:22:24Z)
• Synergistic Learning of Lung Lobe Segmentation and Hierarchical Multi-Instance Classification for Automated Severity Assessment of COVID-19 in CT Images [61.862364277007934]
  3次元CT画像におけるCOVID-19の重症度自動評価のための相乗的学習フレームワークを提案する。 マルチタスクのディープネットワーク(M$2$UNet)が開発され、新型コロナウイルス患者の重症度を評価する。 われわれのM$2$UNetはパッチレベルのエンコーダと肺葉分画のためのセグメンテーションサブネットワークと重度評価のための分類サブネットワークから構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T03:16:15Z)

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。