AI가 벡터 데이터베이스를 사용하여 해부학 적 구조를 검색하는 방법
링크 표
초록 및 1. 소개
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재료 및 방법
2.1 벡터 데이터베이스 및 인덱싱
2.2 기능 추출기
2.3 데이터 세트 및 사전 처리
2.4 검색 및 검색
2.5 재 계급 검색 및 평가
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평가 및 3.1 검색 및 검색
3.2 재 계급
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논의
4.1 데이터 세트 및 4.2 리 랭킹
4.3 임베딩
4.4 볼륨 기반, 지역 기반 및 현지화 된 검색 및 4.5 현지화 평가
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결론, 인정 및 참고 문헌
2.4 검색 및 검색
벡터 데이터베이스를 만든 후 검색은 쿼리 볼륨 조각에서 추출한 임베딩을 사용하여 수행됩니다. 가장 간단한 검색 방법은 Q에서 가장 유사한 2D 슬라이스와 2D 쿼리 슬라이스 Q를 일치하는 것입니다.
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\ 여기서 · ·, · ·⟩는 표준 스칼라 제품, ∥ · ∥2 유클리드 규범, ϕ 내장 매핑 및 vs = ϕ (s)/∥ ϕ (s) a vs 벡터 색인에 저장된 슬라이스와 관련된 미리 컴퓨팅 된 정상화 된 엠보딩을 나타냅니다. Khun Jush et al. [2023] Slice-wise 검색은 제안 된 집계 및 샘플링 체계를 평가하기위한 하한 기준으로 도입되었습니다. 마찬가지로,이 작업에서, 우리는 슬라이스 면적 평가를 우리의 방법의 검색 속도의 하한으로 유지합니다. 이 방법은 각 슬라이스에 대해 단 하나의 슬라이스 만 검색되기 때문에 하한입니다. 완벽한 리콜을 위해 쿼리 슬라이스에 보이는 모든 해부학 적 구조는 검색된 슬라이스와 일치해야합니다. 이 기준선에서 쿼리 데이터 세트의 각 슬라이스 Q는 개별 검색 인스턴스로 간주됩니다. 또한 세 가지 추가 시나리오에서 이미지 검색을 수행하고 평가했습니다.
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2.4.1 볼륨 기반 검색 및 평가
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2.4.2 지역 기반 검색 및 평가
\이 설정에서 검색 시스템은 특정 해부학 적 하위 지역 (예 : 간, 췌장, 심장 등)으로 제한되는 이미지 (하위) 볼륨으로 쿼리됩니다. 각 해부학 적 영역에 대해, 우리는 해부학 적 영역을 포함하는 이미지 볼륨을 검색하는 시스템의 능력을 개별적으로 평가하려고합니다.
\ 서로 다른 해부학 적 영역에 대한 쿼리 (하위) 볼륨은 다음과 같이 생성됩니다. 선택된 해부학 적 영역 R과 쿼리 이미지 볼륨 VQ =가 주어지면 [q1, …, qn]가장 작은 서브 세트 슬라이스 vq, r = [qm, …, qk] VQ가 전적으로 선택됩니다
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\ vq에서 볼 수있는 해부학 적 영역을 포함합니다. 하위 볼륨 VQ를 기반으로 RA 유사성 검색은 히트 테이블을 구축하기 위해 수행되며, 카운트 기반 집계는 섹션 2.4.1에 설명 된 것처럼 대부분의 히트로 볼륨을 검색하도록 수행됩니다.
\이 시나리오에서, 평가는 각 해부학 영역에 대해 리콜 척도를 다시 개별적으로 활용합니다. 이를 위해, 선택된 해부학 적 영역의 경우 r 영역 중심 쿼리 하위 볼륨은 검색 시스템에 공급되고 관련되었다. 다시 검색 된 볼륨의 집계 된 레이블은 R과 비교된다. 집계 된 검색된 볼륨 레이블에 r이 포함 된 경우이 설정의 리콜이 높습니다. 따라서,이 평가 환경에서, 검색된 부피에는 관심있는 해부학 적 영역을 포함해야한다. 검색 시스템이 해부학 영역이 보이는 정확한 슬라이스를 식별 할 필요는 없습니다. 이 방법의 개요는 그림 3에 나와 있습니다. 시스템이 해부학 적 영역을 정확하게 로컬로 현지화 할 수 있는지에 대한 질문은 섹션 2.4.3에서 다룰 것입니다. 예를 들어,도 3에서, v3은 r = ‘췌장’해부학 적 하위 지역에 대해 검색된다. 평가하는 동안,이 인스턴스는 검색된 볼륨 V3에 일치하는 슬라이스에 ‘췌장’이 포함되어 있는지 여부에 관계없이 ‘췌장’을 포함하기 때문에 진정한 양의 (TP)로 분류됩니다.
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2.4.3 현지 검색 및 평가
\이 설정에서 시스템은 특정 해부학 적 하위 지역 (예 : 간, 췌장, 심장 등)으로 제한되는 이미지 하위 볼륨으로 쿼리됩니다. 각 해부학 적 영역에 대해, 우리는 해부학 적 영역을 포함하는 이미지 부피를 검색하고 검색된 부피 내에서 관심 영역을 국소화하는 시스템의 능력을 개별적으로 평가하려고합니다.
\ 상이한 해부학 적 영역에 대한 쿼리 하위 볼륨 vq, r은 섹션 2.4.2에 자세히 설명 된대로 생성된다. 다시 말하지만, 유사성 검색은 하위 볼륨 VQ, R을 기반으로 수행되어 관련 볼륨 VR, R을 가장 많이 사용하여 수행합니다. 이 시나리오에서, 평가는 각 해부학 적 영역에 대해 개별적으로 리콜 척도를 다시 활용합니다. 평가 기준은 섹션 2.4.2의 지역 기반 평가보다 엄격합니다. 진정한 긍정적 인 것으로 간주 되려면, VR의 슬라이스 중 하나 이상이 유사성 검색에서 발생한 R은 실제로 영역 r과 교차해야합니다. 다시 말해, 검색 시스템은 r이 보이는 곳에서 적어도 하나의 슬라이드가 식별된다는 점에서 R 로컬라이즈해야합니다. 예를 들어, r = ‘췌장’의 경우 검색에 실제로 췌장이 포함 된 볼륨을 검색하지만 유사성 검색에서 쳤던 특정 슬라이스는 장기를 곤충하지 않으면 췌장이 볼륨의 다른 곳에 존재하더라도 결과는 평가에서 잘못된 음수 (FN)로 표시됩니다 (그림 4 참조). 검색 기능
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\ 검색된 볼륨 내에서 관심있는 해부학 적 서브 영역을 현지화하는 시스템은 사용자 상호 작용을 가진 응용 프로그램에 특히 유용합니다. 예를 들어, 사용자는 이미지의 하위 영역을 표시하고 검색 시스템을 쿼리하여 데이터베이스에서 유사한 사례를 검색하고 해당 하위 레귤레이션을 현지화합니다.
\ 영역을 현지화하기위한 시스템의 기능을 평가하기위한 또 다른 측정 값은 검색된 볼륨의 하위 영역 r을 실제로 검색된 볼륨에서 쳤던 총 슬라이스 수에 포함하는 슬라이스의 비율로 정의 될 수 있습니다. 상세하게, 국소화-평가자 (LR)는 다음과 같이 정의됩니다.
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\ 예를 들어, 쿼리는 r 지역 r과 관련된 60 개의 조각으로 구성됩니다. 상위 3 권의 히트 카운트를 나타내는 테이블은 다음과 같습니다. [48, 21, 4]. 최고 히트 카운트가있는 볼륨에서 48 개의 히트 슬라이스 중 12 개는 실제로 영역 R을 포함하여 성공적인 현지화를 나타냅니다. 현지화-평가자는 12/48 = .25에 의해 주어진다.
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::: 정보
저자 :
(1) Farnaz Khun Jush, Bayer AG, 베를린, 독일 ([email protected]);
(2) Steffen Vogler, Bayer AG, Berlin, Germany ([email protected]);
(3) Tuan Truong, Bayer AG, Berlin, Germany ([email protected]);
(4) Matthias Lenga, Bayer AG, Berlin, Germany ([email protected]).
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::: 정보이 논문은입니다 Arxiv에서 사용할 수 있습니다 CC에 따라 4.0 증서 라이센스.
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