Målet med interaktiv sökstödsdiagnos (ISAD) är att göra det möjligt för läkare att fatta mer välgrundade beslut om ett givet fall genom att tillhandahålla ett urval av liknande kommenterade fall. Till exempel, en radiolog undersöka en misstänkt massa kunde studera märkta mammogram med liknande villkor och väga resultatet av deras biopsi resultat innan avgöra om att rekommendera en biopsi. Den grundläggande utmaningen när det gäller att utveckla ISAD-system är att identifiera liknande fall, inte bara när det gäller ytliga bildegenskaper, utan i medicinskt relevant bemärkelse. Denna uppgift omfattar tre aspekter: utvinning av en representativ uppsättning funktioner, identifiering av ett lämpligt mått på likhet i den högdimensionella funktionen utrymme, och returnera de mest liknande matcher i interaktiv hastighet. Det första har varit ett aktivt forskningsområde i flera decennier. Den andra har till stor del ignorerats av läkarvärlden. Den tredje kan uppnås med hjälp av Diamond-ramverket, en plattform med öppen källkod som möjliggör effektiv prospektering av stora distribuerade komplexa databaser. Detta dokument är inriktat på den andra aspekten. Vi visar att valet av avståndsmått påverkar noggrannheten hos ett ISAD-system och att maskininlärning möjliggör konstruktion av effektiva domänspecifika avståndsmått. I det inlärda avståndet är datapunkter med samma etiketter (t.ex. maligna massor) närmare än datapunkter med olika etiketter (t.ex. maligna vs. godartade). Det är därför troligt att etiketterna på de närmaste grannarna i ett nytt fall kommer att vara upplysande. Vi presenterar och utvärderar flera nya metoder för distans metrisk inlärning och utvärderar dem på en databas som omfattar 2522 massregioner av intresse (ROI) extraherade från digitala mammografier, med grundsanning definieras av biopsi resultat (1800 maligna, 722 godartade). Våra resultat visar att inlärda avståndsmått förbättrar både klassificering (ROC-kurva) och hämtningsprestanda.
Tidigare arbete REF har visat att inlärning domänspecifika avståndsmått avsevärt förbättrar kvaliteten på sådana sökningar.
Learning distance metrics for interactive search-assisted diagnosis of mammograms
{'venue': 'SPIE Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}