医療系AIエンジニアの技術メモ

ディープラーニング（主に画像系）の技術メモブログです

AUTOMATED PULMONARY NODULE DETECTION USING 3D DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

論文メモ

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Fig1. 肺結節検出に使用された3D Faster R-CNN

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Fig2. 擬陽性低減用3D DCNN

論文URL

https://arxiv.org/pdf/1903.09876.pdf

2019年3月公開

ポイント

  • CT画像からの肺結節検出
    • アリババの2017年TianChi AI Competition for Healthcareで1位となったネットワーク
      • 2887チームが参加
    • 検出モデル
      1. U-Net風の3D Faster R-CNN(Fig1)で候補領域を検出
      2. 検出領域中心周りの64x64x64領域を入力をFig2の3D DCNNに入力し、肺結節か否かを分類
        • 分類器を3つ作成
      3. Faster R-CNNと3つの分類の多数決で最終的な肺結節領域を決定
        • Faster R-CNN単体で検出するよりも擬陽性を低減できる

コンペティションの結果

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＜補足＞
本論文ではCPMの説明が皆無であったが、以下で定義されているCompetition Performance Metricと思われる。