A candidate-centred heterogeneous model ensemble improves semi-supervised segmentation of 3–<6 mm pulmonary nodules over a single enhanced Mean Teacher: internal and external testing
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक डेवलपमेंट-लॉक्ड, हेटेरोजेनियस मॉडल एन्सेम्बल, सिंगल एनहांस्ड मीन टीचर की तुलना में आंतरिक और बाहरी दोनों परीक्षणों में छोटे (3–<6 मिमी) पल्मोनरी नोड्यूल्स के सेमी-सुपरवाइज्ड सेगमेंटेशन को बेहतर बनाता है, हालांकि मामूली लाभ निश्चित रूप से यह सिद्ध नहीं करते कि हेटेरोजेनियस ऑब्जेक्टिव्स सामान्य एन्सेम्बल प्रभावों से परे लाभ प्रदान करते हैं।
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मेडिकल इमेजिंग की दुनिया में, कंप्यूटर मानव शरीर के भीतर के जटिल परिदृश्यों को पढ़ने में तेजी से कुशल होते जा रहे हैं। उनके सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक फेफड़ों में छोटी वृद्धि को खोजना और उनकी रूपरेखा तैयार करना है, जिन्हें पल्मोनरी नोड्यूल्स (pulmonary nodules) कहा जाता है। ये छोटे, अक्सर गोलाकार धब्बे गंभीर बीमारी के शुरुआती संकेत हो सकते हैं, और डॉक्टरों को यह जानने की आवश्यकता होती है कि उनका सटीक आकार, आकृति और आयतन क्या है ताकि वे सर्वोत्तम उपचार का निर्णय ले सकें। हालांकि, कंप्यूटर को यह सिखाना कठिन है क्योंकि इसके लिए प्रशिक्षण डेटा की एक विशाल मात्रा की आवश्यकता होती जहाँ एक मानव विशेषज्ञ ने प्रत्येक नोड्यूल की रूपरेखा को सावधानीपूर्वक खींचा हो। यह प्रक्रिया अविश्वसनीय रूप से धीमी और महंगी है, इसलिए शोधकर्ता अक्सर अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण (semi-supervised learning) पर निर्भर करते हैं। यह दृष्टिकोण कंप्यूटर को कुछ पूरी तरह से लेबल किए गए उदाहरणों से सीखने और साथ ही हजारों बिना लेबल वाली छवियों का अध्ययन करने की अनुमति देता है ताकि वह फेफड़े के सामान्य पैटर्न को समझ सके। लक्ष्य एक ऐसा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाना है जो इन छोटे, खतरनाक धब्बों को एक अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट के समान सटीकता के साथ देख सके, भले ही वह डेटा जिससे वह सीख रहा है अधूरा हो।
बीजिंग यूनिवर्सिटी ऑफ केमिकल टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस क्षेत्र के भीतर एक विशिष्ट और जिद्दी समस्या का समाधान निकाला: बहुत छोटे नोड्यूल्स को सटीक रूप से सेगमेंट करना, विशेष रूप से वे जो तीन से छह मिलीमीटर के बीच होते हैं। ये नन्हे विकास विशेष रूप से कठिन होते हैं क्योंकि वे एक स्कैन में बहुत कम पिक्सेल घेरते हैं, जिससे उनकी सीमा खींचने में होने वाली एक छोटी सी गलती भी उनके गणना किए गए आयतन को नाटकीय रूप से बदल सकती है। शोधकर्ताओं ने 'मीन टीचर' (Mean Teacher) नामक एक मानक, शक्तिशाली पद्धति से शुरुआत की, जो एक "टीचर" मॉडल का उपयोग "स्टूडेंट" मॉडल को मार्गदर्शन देने के लिए करती है, जिससे स्टूडेंट को लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों प्रकार के डेटा से सीखने में मदद मिलती है। हालांकि, उन्होंने पाया कि एक एकल मॉडल अक्सर एक विशिष्ट दुविधा से जूझता है: यह या तो नोड्यूल के कुछ हिस्सों को पूरी तरह से छोड़ देता है या आसपास के स्वस्थ ऊतकों में रूपरेखा को बहुत अधिक फैला देता है। इसे हल करने के लिए, उन्होंने केवल एक मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय चार अलग-अलग कंप्यूटर मॉडलों की एक टीम बनाई। इस टीम के प्रत्येक मॉडल को थोड़ा अलग लक्ष्य के साथ प्रशिक्षित किया गया था: कुछ को नोड्यूल के किसी भी हिस्से को छोड़ने से बचने के लिए बहुत सावधान रहने के लिए सिखाया गया था, जबकि अन्य को स्वस्थ ऊतकों को शामिल न करने के लिए बहुत सख्त होने के लिए सिखाया गया था।
शोधकर्ताओं ने इन मॉडलों को उत्तर के लिए वोट देने के लिए केवल छोड़ा नहीं। इसके बजाय, उन्होंने डेटा के एक छोटे, अलग सेट का उपयोग करके इन चार मॉडलों के सर्वोत्तम संयोजन को लॉक करने के लिए एक प्रणाली विकसित की, जिसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए कभी नहीं किया गया था। इस "डेवलपमेंट-लॉक्ड" एन्सेम्बल (ensemble) का परीक्षण रोगियों के दो अलग-अलग समूहों पर किया गया: एक समूह एक आंतरिक डेटाबेस से था और दूसरा एक पूरी तरह से अलग, बाहरी डेटाबेस जिसे LNDb कहा जाता है, से था। महत्वपूर्ण रूप से, टीम ने इस दूसरे समूह के लिए मॉडलों को बदला या पुन: प्रशिक्षित नहीं किया, जो इस बात का एक कठोर परीक्षण है कि क्या सिस्टम वास्तव में कार्य को समझता है या इसने केवल पहले सेट के रोगियों को याद कर लिया है। परिणामों ने दिखाया कि मॉडलों की यह विविध टीम लगातार एकल, मानक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करती है। आंतरिक परीक्षण पर, टीम ने रूपरेखा की सटीकता में एक मामूली लेकिन मापने योग्य सुधार किया, और बाहरी परीक्षण पर, यह सुधार स्थिर रहा। यह सिस्टम इसलिए बेहतर काम कर गया क्योंकि इसने अपने सदस्यों की विभिन्न शक्तियों को संतुलित किया, प्रभावी रूप से नोड्यूल के उन हिस्सों को पुनः प्राप्त किया जिन्हें एकल मॉडल ने छोड़ दिया था, बिना त्रुटियों को बढ़ने दिए।
हालाँकि, अध्ययन ने इस सफलता की महत्वपूर्ण सीमाओं को भी उजागर किया। जबकि टीम के मॉडल नोड्यूल को खोजने में बेहतर थे, उन्होंने ऐसा थोड़ा समावेशी व्यवहार की ओर झुककर किया, जिसका अर्थ था कि उन्होंने कभी-कभी एकल मॉडल की तुलना में थोड़ा अधिक स्वस्थ ऊतक शामिल किए। यह ट्रेड-ऑफ (trade-off) यह सुझाव देता है कि सुधार इस तथ्य से आया कि कई मॉडलों के एक साथ काम करने से यादृच्छिक त्रुटियां कम हो गईं, न कि प्रत्येक मॉडल को दिए गए विशिष्ट, अलग-अलग लक्ष्यों के कारण। जब शोधकर्ताओं ने अपनी विविध टीम की तुलना चार समान मॉडलों की टीम से की, तो विविध टीम ने सभी परीक्षणों में कोई स्पष्ट, सुसंगत लाभ नहीं दिखाया। यह इंगित करता कि प्राथमिक लाभ कई स्वतंत्र भविष्यवाणियों को संयोजित करने के सरल कार्य से आया, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एक ज्ञात घटना है, न कि उनके अलग-अलग उद्देश्यों के साथ प्रशिक्षित करने की जटिल रणनीति से। निष्कर्ष बताते हैं कि हालांकि यह विशिष्ट एन्सेम्बल विधि छोटे फेफड़ों के नोड्यूल्स को खोजने के लिए एक मामूली लेकिन विश्वसनीय सुधार प्रदान करती है, लेकिन यह सभी सेगमेंटेशन समस्याओं को हल करने वाला कोई जादुई समाधान नहीं है।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि यह दृष्टिकोण मेडिकल इमेजिंग के लिए एक व्यावहारिक, मामूली कदम है। मॉडलों के संयोजन को लॉक करके, शोधकर्ताओं ने यह सुनिश्चित किया कि उनके परिणाम किसी विशिष्ट डेटासेट के प्रति भाग्य या ओवर-फिटिंग का परिणाम नहीं हैं। सिस्टम ने सिद्ध किया कि वह नए, अनदेखे रोगियों तक सामान्यीकृत (generalize) हो सकता है, आंतरिक और बाहरी दोनों वातावरणों में एकल मॉडल पर अपनी बढ़त बनाए रख सकता है। फिर भी, लेखक सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि यह अंतिम समाधान नहीं है। सुधार, हालांकि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, छोटा है, और इस पद्धति को एक के बजाय चार मॉडल चलाने के लिए अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। अनुसंधान इस बात पर प्रकाश डालता है कि जबकि विविध AI मॉडलों को संयोजित करना एक शक्तिशाली उपकरण है, उन्हें प्रशिक्षित करने का विशिष्ट तरीका उनके एक साथ काम करने के सरल तथ्य की तुलना में कम महत्वपूर्ण है। भविष्य के लिए, शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि अगला कदम इन लॉक किए गए सिस्टम को रोगियों के नए, स्वतंत्र समूहों में परखना है और उन्हें अधिक कुशल बनाने के तरीके खोजना है, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि हर सूक्ष्म विवरण को खोजने और गलत सूचनाओं से बचने के बीच का संतुलन वास्तविक दुनिया के नैदानिक उपयोग के लिए पूर्ण किया जा सके।
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