論文の概要: Label up: Learning Pulmonary Embolism Segmentation from Image Level Annotation through Model Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07384v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 10:30:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:56.161227
• Title: Label up: Learning Pulmonary Embolism Segmentation from Image Level Annotation through Model Explainability
• Title（参考訳）: ラベルアップ:モデル説明可能性による画像レベルのアノテーションから肺塞栓症セグメンテーションを学習する
• Authors: Florin Condrea, Saikiran Rapaka, Marius Leordeanu,
• Abstract要約: 肺塞栓症(PE)は心臓血管死の主要な原因である。 PE診断を支援するAIベースのモデルの開発には、多くの関心が寄せられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.331136782671381
• License:
• Abstract: Pulmonary Embolisms (PE) are a leading cause of cardiovascular death. Computed tomographic pulmonary angiography (CTPA) stands as the gold standard for diagnosing pulmonary embolisms (PE) and there has been a lot of interest in developing AI-based models for assisting in PE diagnosis. Performance of these algorithms has been hindered by the scarcity of annotated data, especially those with fine-grained delineation of the thromboembolic burden. In this paper we attempt to address this issue by introducing a weakly supervised learning pipeline, that leverages model explainability to generate fine-grained (pixel level) masks for embolisms starting from more coarse-grained (binary, image level) PE annotations. Furthermore, we show that training models using the automatically generated pixel annotations yields good PE localization performance. We demonstrate the effectiveness of our pipeline on the large-scale, multi-center RSPECT augmented dataset for PE detection and localization.
• Abstract（参考訳）: 肺塞栓症(PE)は心臓血管死の主要な原因である。 CTPAは肺塞栓症(PE)を診断するための金の標準であり, PE診断を支援するAIベースのモデルの開発に多くの関心が寄せられている。 これらのアルゴリズムの性能は、注釈付きデータの不足、特にトロンボリック負荷のきめ細かいデライン化によって妨げられている。 本稿では,より粗い(バイナリ,イメージレベル)PEアノテーションから始まる塞栓症に対して,モデル説明可能性を活用して,詳細な(ピクセルレベルの)マスクを生成する,弱教師付き学習パイプラインを導入することでこの問題に対処する。 さらに,自動生成した画素アノテーションを用いたトレーニングモデルにより,PEのローカライゼーション性能が向上することを示す。 PE検出と局所化のための大規模マルチセンターRSPECT拡張データセットにおけるパイプラインの有効性を実証する。

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