多施設における甲状腺結節分類のための事前ガイド付きマルチエキスパートコンセンサス融合
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年7月22日
タイトル：Prior-guided multi-expert consensus fusion for multi-center thyroid nodule classification
雑誌名：Artif Intell Med. 2026 Jul 20; 181: 103487. doi: 10.1016/j.artmed.2026.103487.
概 要：
甲状腺結節の超音波画像における分類は、デバイスやプロトコル、ゲイン設定の違いによる視覚パターンの絡まりや分布の変化によって困難です。本研究では、頑健な多施設間分類のための「Prior-Guided Multi-Expert Consensus Fusion Network（PMCF）」を提案します。このネットワークは、固定オペレーターと学習可能なフィルターからの構造を意識した空間的事前情報を活用し、複数の専門家ブランチ間で深層特徴を調整します。これにより、補完的な空間応答と暗黙の特徴の分離を促進します。実験では、PMCFが分類精度と一般化において最先端の手法を上回ることを示しました。
方 法：
本研究では、PMCFを用いたマルチセンターの甲状腺超音波データセットに対する分類を行いました。Prior-Guided Routing Mechanismは、構造を意識した空間的事前情報を利用して、複数の専門家ブランチ間で深層特徴を調整します。Consensus Fusion Mechanismは、専門家間の合意をモデル化し、適応的なゲーティング情報を用いて専門家の出力を集約します。
結 果：
PMCFは、3つの多施設甲状腺超音波データセットにおいて、分類精度と一般化性能で最先端の手法を上回る結果を示しました。アブレーションスタディにより、事前ガイド付きの特徴調整が表現の多様性を向上させ、コンセンサスに基づく融合が予測の安定性を高めることが確認されました。
結 論：
PMCFは、構造的事前情報と専門家の協力を組み合わせることで、多施設診断における分類精度を向上させる可能性が示されました。