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J-GLOBAL ID：202202239880032401   整理番号：22A0452963

外部データに関する小児肺炎分類のための深層学習アルゴリズムの限定一般化可能性【JST・京大機械翻訳】

Limited generalizability of deep learning algorithm for pediatric pneumonia classification on external data

著者 (5件)： Xin Kevin Z. (Transitional Year Program, Mount Carmel Health System, Grove City, OH, USA) ,  Li David (University of Ottawa Faculty of Medicine, Ottawa, ON, Canada) ,  Li David (University of Maryland Intelligent Imaging (UMII) Center, Department of Diagnostic Radiology and Nuclear Medicine, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Yi Paul H. (University of Maryland Intelligent Imaging (UMII) Center, Department of Diagnostic Radiology and Nuclear Medicine, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Yi Paul H. (Malone Center for Engineering in Healthcare, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA)
資料名： Emergency Radiology  (Emergency Radiology)
巻： 29  号： 1  ページ： 107-113  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4310A  ISSN： 1070-3004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的;(1)小児胸部X線写真における肺炎を同定するための深い学習システム(DLS)を開発し,(2)内部対外部試験データセットに対するその性能を比較することにより,その一般化可能性を評価する。方法:広州の女性と小児の医療センター(Guangzhouデータセット)とNIH胸部X線14データセットから1歳と5歳の間の患者の放射線写真を,含めた。小児肺炎を同定するために,広州データセットから5232のラジオグラフを利用して,ResNet-50深部畳込みニューラルネットワーク(DCNN)を訓練した。DCNNテストは,広州データセット(内部試験セット)からの624のラジオグラフとNIH胸部X線14データセット(外部テストセット)からの383のラジオグラフのホールアウトセットに関して実行した。受信者動作特性曲線を作成し,曲線下の面積(AUC)をDeLongパラメトリック法により比較した。カラーヒートマップをクラス活性化マッピング(CAM)を用いて作成し,DCNN意思決定のための重要な画像画素を同定した。結果:DCNNは,内部および外部試験セットでの肺炎を同定するため,それぞれ0.95および0.54のAUCを達成した(p<0.0001)。DCNNにより生成されたヒートマップは,外部試験セットからの画像ではなく,内部試験セットからの画像に対する臨床的に関連する特徴に焦点を当てたアルゴリズムを示した。結論:著者らのモデルは,内部データセット上でテストされたとき,高い性能を有したが,外部データセット上でテストされたとき,かなり低い精度を有した。同様に,内部対外部データセットから発生した熱マップによって強調された特徴の臨床的関連性には顕著な差異が存在した。本研究は,このようなDLSモデルの一般化可能性における潜在的限界を強調する。Copyright American Society of Emergency Radiology 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  意思決定 ,  *肺炎 ,  放射線写真 ,  女性 ,  画素 ,  子供 ,  放射線画像 ,  深層 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  学習支援システム ,  胸部X線写真 ,  *深層学習 ,  ヒートマップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 肺炎 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  胸部X線写真

分類 (2件)： 呼吸器の診断  (GI02000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 小児 ,  肺炎 ,  分類 ,  深層学習 ,  アルゴリズム ,  一般化 ,  可能性