We propose a method to incorporate the intensity information of a target lesion on CT scans in training segmentation and detection networks. We first build an intensity-based lesion probability (ILP) function from an intensity histogram of the target lesion. It is used to compute the probability of being the lesion for each voxel based on its intensity. Finally, the computed ILP map of each input CT scan is provided as additional supervision for network training, which aims to inform the network about possible lesion locations in terms of intensity values at no additional labeling cost. The method was applied to improve the segmentation of three different lesion types, namely, small bowel carcinoid tumor, kidney tumor, and lung nodule. The effectiveness of the proposed method on a detection task was also investigated. We observed improvements of 41.3% -> 47.8%, 74.2% -> 76.0%, and 26.4% -> 32.7% in segmenting small bowel carcinoid tumor, kidney tumor, and lung nodule, respectively, in terms of per case Dice scores. An improvement of 64.6% -> 75.5% was achieved in detecting kidney tumors in terms of average precision. The results of different usages of the ILP map and the effect of varied amount of training data are also presented.


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归纳逻辑程序设计(ILP)是机器学习的一个分支,它依赖于逻辑程序作为一种统一的表示语言来表达例子、背景知识和假设。基于一阶逻辑的ILP具有很强的表示形式,为多关系学习和数据挖掘提供了一种很好的方法。International Conference on Inductive Logic Programming系列始于1991年,是学习结构化或半结构化关系数据的首要国际论坛。最初专注于逻辑程序的归纳,多年来,它大大扩展了研究范围,并欢迎在逻辑学习、多关系数据挖掘、统计关系学习、图形和树挖掘等各个方面作出贡献,学习其他(非命题)基于逻辑的知识表示框架,探索统计学习和其他概率方法的交叉点。官网链接:https://ilp2019.org/
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