[論文レビュー] Medical Image Analysis for Detection, Treatment and Planning of Disease using Artificial Intelligence Approaches

Nand Lal Yadav, Satyendra Singh+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2023

Brain Tumor Detection and Classification被引用数 1

ひとこと要約

本論文では、胸部X線画像の意味的理解析を向上させるために、SegNetおよびResidual U-Netを用いた深層学習フレームワークを提案する。16のバッチサイズおよび50エポックで前処理および学習を実施した結果、高い性能が得られ、Residual U-Netは98.64％の精度、97.50％の再現率、99.01％の検証精度を達成し、既存のモデルを上回った。

ABSTRACT

X-ray is one of the prevalent image modalities for the detection and diagnosis of the human body. X-ray provides an actual anatomical structure of an organ present with disease or absence of disease. Segmentation of disease in chest X-ray images is essential for the diagnosis and treatment. In this paper, a framework for the segmentation of X-ray images using artificial intelligence techniques has been discussed. Here data has been pre-processed and cleaned followed by segmentation using SegNet and Residual Net approaches to X-ray images. Finally, segmentation has been evaluated using well known metrics like Loss, Dice Coefficient, Jaccard Coefficient, Precision, Recall, Binary Accuracy, and Validation Accuracy. The experimental results reveal that the proposed approach performs better in all respect of well-known parameters with 16 batch size and 50 epochs. The value of validation accuracy, precision, and recall of SegNet and Residual Unet models are 0.9815, 0.9699, 0.9574, and 0.9901, 0.9864, 0.9750 respectively.

研究の動機と目的

• 胸部X線画像の自動セグメンテーションを支援するAIベースのフレームワークの開発を目的とする。
• SegNetおよびResidual U-NetモデルがX線画像における病変領域をセグメンテーションする性能を評価すること。
• 標準的なセグメンテーション指標を用いて、提案モデルと既存の手法を比較すること。
• 一般化および精度の向上を図るため、ハイパーパrameter（バッチサイズ = 16、エポック数 = 50）の最適化を行うこと。

提案手法

• モデル入力前のノイズ低減および特徴強化を目的としたX線画像の前処理およびクリーニング。
• 肺領域の意味的理解析のためのSegNetおよびResidual U-Netアーキテクチャの実装。
• 収束および性能最適化のため、バッチサイズ16および50エポックでモデルを学習。
• 損失、Dice係数、Jaccard係数、精度、再現率、バイナリ精度、検証精度の複数の指標を用いた評価。
• 包括的なモデル評価のため、混同行列およびAUC-ROCの使用。
• Chavanら[26]を含む先行研究と比較することで、性能向上の妥当性を検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SegNetおよびResidual U-Netは、胸部X線画像における病変領域のセグメンテーションにおいてどの程度効果的か？
• RQ2 ハイパーパrameter設定（バッチサイズ = 16、エポック数 = 50）がセグメンテーション性能に与える影響は何か？
• RQ3 標準U-Netなどの既存手法と比較して、提案モデルは主な指標においてどのように異なるか？
• RQ4 精度、再現率、検証精度の観点から、Residual U-NetはSegNetをどの程度上回っているか？
• RQ5 深層学習モデルは、X線画像における早期肺疾患検出のための高いセグメンテーション精度を達成できるか？

主な発見

• Residual U-Netは99.01％の最高検証精度を達成し、SegNetおよび先行のU-Netモデルを上回った。
• Residual U-Netモデルは、98.64％の精度および97.50％の再現率を記録し、優れた予測性能を示した。
• SegNetは98.15％の検証精度を達成し、精度と再現率はそれぞれ96.99％および95.74％であった。
• Residual U-Netモデルは、トレーニングセットにおいてDice係数0.9873およびJaccard係数0.9749を記録した。
• ChavanらのU-Netと比較して、提案モデルは、損失（0.0193 vs. 0.3232）が低く、検証セットにおけるDice係数（0.9808 vs. 0.6775）が高かった。
• 累積度数曲線により、全データセットにわたる一貫性ある性能が確認され、Residual U-Netは優れた収束性および安定性を示した。