パノラマX線写真における上顎洞炎の検出と診断のための深層伝達学習アプローチ

A deep transfer learning approach for the detection and diagnosis of maxillary sinusitis on panoramic radiographs.

抄録

パノラマX線写真における上顎洞の検出と上顎洞炎の診断に有効なモデル（ターゲットモデル）を作成するために、ある機関（機関A）の深層学習ソースモデルを別の機関（機関B）に適用する際の移転学習の利用方法を検討する。また、移転学習のための適切な学習データ数を決定する。A施設のパノラマX線写真350枚を学習データとして、ソースモデルを作成した。この元モデルに、B施設の25、50、100、150、225枚のパノラマX線写真を学習データとして追加して転移学習を行い、対象モデルT25、T50、T100、T150、T225を作成した。各モデルについて，A施設40枚，B施設30枚のテストデータで評価したところ，A施設のテストデータAを用いた場合，原モデルによる上顎洞検出の性能指標（再現性，精度，F1スコア）は0.98を超えたが，B施設のテストデータBを用いた場合は悪化した．また，モデルT50の上顎洞炎に対する診断性能は，感度0.9を超えた．このように，元モデルに少量のデータを適用する転移学習により，パノラマX線写真における上顎洞の検出と上顎洞炎の診断に高い性能が得られることがわかった．本研究は、原型モデルを他施設に適応させる際の参考となる。

To investigate the use of transfer learning when applying a deep learning source model from one institution (institution A) to another institution (institution B) for creating effective models (target models) for the detection of maxillary sinuses and diagnosis of maxillary sinusitis on panoramic radiographs. In addition, to determine appropriate numbers of training data for the transfer learning. Source model was created using 350 panoramic radiographs from institution A as training data. Transfer learning was performed by adding 25, 50, 100, 150, or 225 panoramic radiographs as training data from institution B to the source model; this yielded the target models T25, T50, T100, T150 and T225. Each model was then evaluated using test data that comprised 40 images from institution A, 30 images from institution B. The performance indices (recall, precision and F1 score) for detecting the maxillary sinuses by the source model exceeded 0.98 when using test data A from institution A, but they deteriorated when using test data B from institution B. In the evaluation of target models using test data B, model T25 showed improved detection performance (recall of 0.967). The diagnostic performance of model T50 for maxillary sinusitis exceeded 0.9 in sensitivity. Transfer learning, which involves applying a small amount of data to the source model, yielded high performances in detecting the maxillary sinuses and diagnosing the maxillary sinusitis on panoramic radiographs. This study serves as a reference when adapting source models to other institutions.