論文の概要: Comparative Evaluation of Radiomics and Deep Learning Models for Disease Detection in Chest Radiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12249v2
• Date: Wed, 16 Jul 2025 23:10:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.580601
• Title: Comparative Evaluation of Radiomics and Deep Learning Models for Disease Detection in Chest Radiography
• Title（参考訳）: 胸部X線撮影における疾患検出のための放射線と深層学習モデルの比較評価
• Authors: Zhijin He, Alan B. McMillan,
• Abstract要約: 胸部X線撮影における疾患検出のための放射線治療と深層学習によるアプローチについて検討した。 深層学習モデルは画像データから直接学習し、放射能ベースのモデルは手作りの特徴を抽出する。 これらの知見は、診断AIにおけるモデル選択のための統計的に検証された、データ駆動の推奨を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The application of artificial intelligence (AI) in medical imaging has revolutionized diagnostic practices, enabling advanced analysis and interpretation of radiological data. This study presents a comprehensive evaluation of radiomics-based and deep learning-based approaches for disease detection in chest radiography, focusing on COVID-19, lung opacity, and viral pneumonia. While deep learning models, particularly convolutional neural networks and vision transformers, learn directly from image data, radiomics-based models extract handcrafted features, offering potential advantages in data-limited scenarios. We systematically compared the diagnostic performance of various AI models, including Decision Trees, Gradient Boosting, Random Forests, Support Vector Machines, and Multi-Layer Perceptrons for radiomics, against state-of-the-art deep learning models such as InceptionV3, EfficientNetL, and ConvNeXtXLarge. Performance was evaluated across multiple sample sizes. At 24 samples, EfficientNetL achieved an AUC of 0.839, outperforming SVM with an AUC of 0.762. At 4000 samples, InceptionV3 achieved the highest AUC of 0.996, compared to 0.885 for Random Forest. A Scheirer-Ray-Hare test confirmed significant main and interaction effects of model type and sample size on all metrics. Post hoc Mann-Whitney U tests with Bonferroni correction further revealed consistent performance advantages for deep learning models across most conditions. These findings provide statistically validated, data-driven recommendations for model selection in diagnostic AI. Deep learning models demonstrated higher performance and better scalability with increasing data availability, while radiomics-based models may remain useful in low-data contexts. This study addresses a critical gap in AI-based diagnostic research by offering practical guidance for deploying AI models across diverse clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 医用画像への人工知能(AI)の応用は診断の実践に革命をもたらし、放射線データの高度な分析と解釈を可能にした。 本研究は, 胸部X線撮影における放射線治療, 肺不透明度, ウイルス性肺炎を中心に, 放射線治療と深層学習による疾患検出の総合的評価を行った。 ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーは、画像データから直接学習するが、放射能ベースのモデルは手作りの特徴を抽出し、データ制限シナリオにおいて潜在的な利点を提供する。 InceptionV3、EfficientNetL、ConvNeXtXLargeといった最先端のディープラーニングモデルに対して、決定木、グラディエントブースティング、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、マルチレイヤーパーセプトロンなどのAIモデルの診断性能を体系的に比較した。 性能は複数の試料サイズで評価された。 24サンプルで、EfficientNetLは0.839のAUCを達成し、AUCは0.762のSVMを上回った。 4000のサンプルで、InceptionV3 は 0.996 の AUC を達成し、ランダムフォレストでは 0.885 を達成した。 Scheirer-Ray-Hareテストでは、モデルタイプとサンプルサイズがすべての指標に有意な影響と相互作用があることが確認された。 ポストホックのMann-Whitney Uテストとボンフェロニ補正により、多くの条件でディープラーニングモデルに一貫した性能上の利点が明らかにされた。 これらの知見は、診断AIにおけるモデル選択のための統計的に検証された、データ駆動の推奨を提供する。 ディープラーニングモデルは、データ可用性の向上とともに、より高いパフォーマンスとスケーラビリティを示し、一方、Radiomicsベースのモデルは、低データコンテキストで有用である。 本研究は、さまざまな臨床環境にAIモデルをデプロイするための実践的なガイダンスを提供することにより、AIベースの診断研究における重要なギャップを解決する。

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