臨床視覚探索における逐次依存知覚エラーの分離と軽減

特定の目的 放射線スキャンは、何百万人もの患者の健康と福祉にとって非常に重要です [1]。 機械学習とコンピューター ビジョンの進歩にもかかわらず、放射線スキャンの読み取りと検索は、腫瘍塊と異常を最適に検出するための継続的なトレーニングを受ける人間の観察者 (放射線科医) の視覚システムに依存しています。 放射線科医は、毎日何百もの X ​​線を検査し、いくつかの画像を次々に見ることができます。 彼らの研究の根底にある主な仮定は、現在の X 線に対する放射線科医の認識と決定は、以前の X 線から完全に独立しているということです。 しかし、参加者は最近、視覚システムが、知覚から意思決定まで、多くのレベルで視覚シリアル依存関係 (VSD) を持っていることを実証しました [2、3]。 これらの連続的な依存関係は、過去に見られたものが、現時点で見られ、報告されたものに影響を与える (そしてキャプチャする) ことを意味します。 理論的には、VSD は自己相関のある自然界では役立ちますが、画像が常に関連しているとは限らない人工的な状況で実行される検索タスクでは最適ではありません。 重要なことに、知覚処理における連続的な依存は、放射線スキャンによる診断検索中に重大なエラーを引き起こす可能性があります。 研究者の中心的な仮説は、VSD が腫瘍やその他の構造の正確な検出と認識を損なう放射線検索に破壊的な影響を与える可能性があるというものです。 この仮説は、VSD がナイーブな観察者や専門の放射線技師の物体分類に強くバイアスをかけることを示す研究者の堅牢なパイロット データによって裏付けられています。 提案された研究プロジェクトの理論的根拠は、シリアル依存がどのように発生し、それが視覚的検索にどのように影響するかがわかれば、それを制御する方法を理解できるということです。 したがって、腫瘍の検出と診断の精度が大幅に向上します。 この提案の具体的な目的は、臨床現場での視覚的検索タスクに対する VSD の影響を確立 (目的 1)、特定 (目的 2)、軽減 (目的 3) することです。

目的 1: 臨床的に関連するタスクにおける知覚的意思決定における連続効果の存在を確立します。

簡略化された実験室実験に基づいたシーケンシャルな依存関係に関する研究者の以前の理論的研究は、腫瘍の検索や画像の認識などの臨床的に関連するタスクにもシーケンシャルな効果があるはずであると予測しています。 研究者は、腫瘍の検出、腫瘍の分類、腫瘍の局在化、および検索時間という 4 つの異なるドメインで腫瘍の認識をテストします。 ナイーブな観察者と専門の放射線科医の両方のパイロット データは、臨床的に関連する知覚的判断に連続的な影響があるという研究者の仮説を支持しています。

目的 2: 目的 1 の一連の効果が、実際には VSD であることを確認します。 調査員は、目的 1 の一連の効果が実際には VSD であるという予測をテストします。これは一連の診断基準によって操作上定義されます。VSD は空間的、時間的、および機能の類似性が調整されています。 したがって、目的 2 は、腫瘍検索における VSD の調整と境界条件を特定します。 これは、目的 3 における VSD の有害な結果を軽減するための戦略を開発するために重要です。パイロット データは、この目的の実現可能性をサポートしています。

目的 3: VSD を軽減することにより、放射線科医の視覚検索パフォーマンスを向上させます。 目的 2 では、腫瘍検索で VSD が動作する境界条件を定義します。 目的 3 では、VSD の影響を軽減するためのタスク操作を開発します。 これらの操作の結果として、ビジュアル検索のパフォーマンスは、いくつかのドメイン (検出、分類、ローカリゼーション、および検索時間) で測定可能な方法で向上するはずです。 目的 3 は、研究者が放射線スキャンでの腫瘍の認識を改善し、放射線科医の判断をより効果的かつ信頼できるものにする新しいガイドラインを提案できるようにするため、特に重要です。 よりグローバルにまとめると、目的 1、2、および 3 で提案されている研究により、研究者は非常に重要な臨床課題における VSD の有害な役割を確立し、軽減するために取り組むことができます。