論文の概要: A Normalized Fully Convolutional Approach to Head and Neck Cancer Outcome Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14017v2
• Date: Fri, 29 May 2020 14:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:45:51.851928
• Title: A Normalized Fully Convolutional Approach to Head and Neck Cancer Outcome Prediction
• Title（参考訳）: 頭頸部癌予後予測のための正規化完全畳み込み法
• Authors: William Le, Francisco Perdig\'on Romero, Samuel Kadoury
• Abstract要約: 本研究では、FCNプリプロセッササブネットワークを付加したCNN分類ネットワークを、公共TCIAの頭頸部がんデータセットに適用する。 我々は, 集積残差接続を併用したプリプロセッササブネットワークが, CTとPETの両方の入力画像を組み合わせることにより, 最先端の処理結果の改善につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5690340428649323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical imaging, radiological scans of different modalities serve to enhance different sets of features for clinical diagnosis and treatment planning. This variety enriches the source information that could be used for outcome prediction. Deep learning methods are particularly well-suited for feature extraction from high-dimensional inputs such as images. In this work, we apply a CNN classification network augmented with a FCN preprocessor sub-network to a public TCIA head and neck cancer dataset. The training goal is survival prediction of radiotherapy cases based on pre-treatment FDG PET-CT scans, acquired across 4 different hospitals. We show that the preprocessor sub-network in conjunction with aggregated residual connection leads to improvements over state-of-the-art results when combining both CT and PET input images.
• Abstract（参考訳）: 医学画像では、異なる形態の放射線スキャンは、臨床診断と治療計画のための様々な特徴のセットを強化するのに役立つ。 この多様性は、結果予測に使用できる情報源を豊かにする。 深層学習法は画像などの高次元入力から特徴抽出に特に適している。 本研究では、FCNプリプロセッササブネットワークを付加したCNN分類ネットワークを、公共TCIAの頭頸部がんデータセットに適用する。 FDG PET-CTスキャンによる放射線治療症例の生存予測を4つの病院で実施した。 我々は, 集積残差接続を併用したプリプロセッササブネットワークが, CTとPETの両方の入力画像を組み合わせることにより, 最先端の処理結果の改善につながることを示す。

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