Accurate Detection of Mediastinal Lesions with nnDetection

要約

縦隔病変の正確な検出は、ほとんど調査されていない医療オブジェクト検出の問題の 1 つです。
この作業では、自己構成メソッド nnDetection の修正バージョンを縦隔病変分析 (MELA) チャレンジ 2022 に適用しました。
回転によって引き起こされるローカリゼーション エラーを減らすための拡張スキームにより、この方法は、クロス検証実験で IoU 0.10 で 0.9922、IoU 0.3 で 0.9880 という優れた FROC スコアを達成しました。
提出されたアンサンブルは、MELA チャレンジ リーダーボードで 0.9897 の FROC スコアを獲得し、コンテストで 3 位にランクされました。

要約(オリジナル)

The accurate detection of mediastinal lesions is one of the rarely explored medical object detection problems. In this work, we applied a modified version of the self-configuring method nnDetection to the Mediastinal Lesion Analysis (MELA) Challenge 2022. By incorporating automatically generated pseudo masks, training high capacity models with large patch sizes in a multi GPU setup and an adapted augmentation scheme to reduce localization errors caused by rotations, our method achieved an excellent FROC score of 0.9922 at IoU 0.10 and 0.9880 at IoU 0.3 in our cross-validation experiments. The submitted ensemble ranked third in the competition with a FROC score of 0.9897 on the MELA challenge leaderboard.

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