この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

画期的なオープンソースのディープニューラルネットワーク、X-Raydar をご紹介！胸部X線異常検出の最新トピック

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イギリスの様々な大学の研究者たちは、豊富なデータセットを用いて、総合的な胸部X線異常検出のためのオープンソース人工知能（AI）システム「X-Raydar」を開発しました。このシステムは、6つのイギリスの病院のデータセットを利用し、ニューラルネットワーク「X-Raydar」と自由なテキストレポートの画像から一般的な胸部X線所見を分類するための「X-Raydar-NLP」を活用しています。このデータセットは、13年間にわたる2,513,546件の胸部X線検査と1,940,508件の有用な自由テキストの放射線学的レポートを含んでいます。カスタムトレーニングされた自然言語処理（NLP）アルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、レポートから抽出された37の所見のタクソノミーを使用して、胸部X線をラベル付けしました。AIアルゴリズムは、3つの後ろ向きのデータセットで評価され、さまざまな臨床的に重要な所見に対して、歴史的な臨床放射線学家のレポーターと同等のパフォーマンスを示しました。

X-Raydarは、自動ラベル付けセットで0.919の平均AUC、コンセンサスセットで0.864の平均AUC、MIMIC-CXRテストで0.842の平均AUCを達成しました。特筆すべきは、X-Raydarが、コンセンサスセットの37の所見のうち27個で歴史的なレポーターよりも優れた結果を示し、9個で同等性を示し、1個の所見で劣っており、平均的な改善率は13.3%であることです。このシステムのパフォーマンスは、気胸、実質膨満、および実質の腫瘤または結節を含む重要な所見において、訓練を受けた放射線学者と一致しました。

この開発には、８つの解剖学的領域と非解剖学的構造をカバーする放射学的タクソノミーが含まれており、総合的なラベリングを可能にしています。NLPアルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、23,230件の手動で注釈付けされたレポートで訓練され、ラベルを抽出しました。コンピュータビジョンアルゴリズムである「X-Raydar」は、InceptionV3を特徴抽出に使用し、カスタム損失関数とクラスの重み付け係数を使用して最適な結果を達成しました。

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テストには、専門の放射線学者によって注釈付けされた1,427の画像で構成されるコンセンサスセット、自動ラベル付けセット（n=103,328）、独立したデータセットであるMIMIC-CXR（n=252,374）が使用されました。X-Raydar-NLPは、自由テキストのレポートで臨床的に関連のある所見を良好に検出し、平均感度が0.921、特異度が0.994でした。X-Raydarは、コンセンサスセット全所見における平均AUCが0.864であり、重要な急性および非急性所見に対して強力なパフォーマンスを示しました。

研究者はまた、オンラインのツールを開発し、リアルタイムの胸部X線解釈のためにAIモデルに一般の公開アクセスを可能にしました。X-Raydarオンラインポータルは、DICOM画像をアップロードして自動前処理と分類を行うことができます。さらに、研究者はトレーニングされたネットワークアーキテクチャをオープンソース化し、さらなる研究や適応のための基礎モデルを提供しました。研究者は、総合的な胸部X線異常検出のためのAIシステム「X-Raydar」を成功裏に開発・評価しました。このシステムは、歴史的な放射線学者レポーターと同等のパフォーマンスを示し、研究コミュニティに無償で提供され、放射線学のAIアプリケーションの進歩に貢献しています。

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