Context-Aware Transformers For Spinal Cancer Detection and Radiological Grading

要約

この論文は、椎骨の分析を含む医用画像問題のための新しいトランスベースのモデルアーキテクチャを提案します。
それは、MR画像におけるそのようなモデルの2つの適用を考慮します：（a）脊椎転移の検出および脊椎骨折と転移性脊髄圧迫の関連する状態、（b）椎間板の一般的な変性変化の放射線学的等級付け。
私たちの貢献は次のとおりです。（i）脊椎体（VB）などの医用画像における反復解剖学的構造の分析に適した深層学習アーキテクチャであるSpinal Context Transformer（SCT）を提案します。
以前の関連する方法とは異なり、SCTはすべてのVBをすべての利用可能な画像モダリティで一緒に表示されると見なし、残りの脊柱とすべての利用可能な画像モダリティからのコンテキストに基づいてそれぞれの予測を行います。
（ii）アーキテクチャを新規かつ重要なタスクに適用します。脊髄転移と、複数シリーズの脊椎MRスキャンからの脊髄圧迫および脊椎骨折/崩壊の関連状態の検出です。
これは、特注の注釈ではなく、フリーテキストの放射線レポートから抽出された注釈を使用して行われます。
ただし、結果のモデルは、テストセットの脊椎レベルの特注放射線科医の注釈との強い一致を示しています。
（iii）SCTを既存の問題にも適用します：一般的な変性変化の腰椎MRスキャンにおける椎間板（IVD）の放射線学的等級付け画像内の椎体のコンテキストを考慮することにより、SCTが
以前に公開されたモデルと比較したいくつかのグレーディング。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel transformer-based model architecture for medical imaging problems involving analysis of vertebrae. It considers two applications of such models in MR images: (a) detection of spinal metastases and the related conditions of vertebral fractures and metastatic cord compression, (b) radiological grading of common degenerative changes in intervertebral discs. Our contributions are as follows: (i) We propose a Spinal Context Transformer (SCT), a deep-learning architecture suited for the analysis of repeated anatomical structures in medical imaging such as vertebral bodies (VBs). Unlike previous related methods, SCT considers all VBs as viewed in all available image modalities together, making predictions for each based on context from the rest of the spinal column and all available imaging modalities. (ii) We apply the architecture to a novel and important task: detecting spinal metastases and the related conditions of cord compression and vertebral fractures/collapse from multi-series spinal MR scans. This is done using annotations extracted from free-text radiological reports as opposed to bespoke annotation. However, the resulting model shows strong agreement with vertebral-level bespoke radiologist annotations on the test set. (iii) We also apply SCT to an existing problem: radiological grading of inter-vertebral discs (IVDs) in lumbar MR scans for common degenerative changes.We show that by considering the context of vertebral bodies in the image, SCT improves the accuracy for several gradings compared to previously published model.

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