論文の概要: A Comprehensive Study of Data Augmentation Strategies for Prostate
Cancer Detection in Diffusion-weighted MRI using Convolutional Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01693v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 14:31:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 05:55:40.515746
- Title: A Comprehensive Study of Data Augmentation Strategies for Prostate
Cancer Detection in Diffusion-weighted MRI using Convolutional Neural
Networks
- Title(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いた拡散強調MRIにおける前立腺癌検出のためのデータ拡張戦略に関する総合的研究
- Authors: Ruqian Hao, Khashayar Namdar, Lin Liu, Masoom A. Haider, Farzad
Khalvati
- Abstract要約: 217例のトレーニングデータセットに,最も頻繁に使用される5つの拡張手法(ランダム回転,水平フリップ,垂直フリップ,ランダム作物,翻訳)を適用した。
前立腺癌検出の精度に及ぼす各方法の影響について検討した。
浅層ネットワークは、回転法により得られる最高の2DスライスベースのAUC0.85で、ディープネットワークを上回った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.554833667156913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data augmentation refers to a group of techniques whose goal is to battle
limited amount of available data to improve model generalization and push
sample distribution toward the true distribution. While different augmentation
strategies and their combinations have been investigated for various computer
vision tasks in the context of deep learning, a specific work in the domain of
medical imaging is rare and to the best of our knowledge, there has been no
dedicated work on exploring the effects of various augmentation methods on the
performance of deep learning models in prostate cancer detection. In this work,
we have statically applied five most frequently used augmentation techniques
(random rotation, horizontal flip, vertical flip, random crop, and translation)
to prostate Diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging training dataset of
217 patients separately and evaluated the effect of each method on the accuracy
of prostate cancer detection. The augmentation algorithms were applied
independently to each data channel and a shallow as well as a deep
Convolutional Neural Network (CNN) were trained on the five augmented sets
separately. We used Area Under Receiver Operating Characteristic (ROC) curve
(AUC) to evaluate the performance of the trained CNNs on a separate test set of
95 patients, using a validation set of 102 patients for finetuning. The shallow
network outperformed the deep network with the best 2D slice-based AUC of 0.85
obtained by the rotation method.
- Abstract(参考訳): データ拡張とは、限られた量の利用可能なデータと戦ってモデル一般化を改善し、サンプル分布を真の分布にプッシュすることを目的としている技術群を指す。
深層学習の文脈において様々なコンピュータビジョンタスクに対して,様々な拡張戦略とその組み合わせが検討されているが,医用画像領域における特定の研究は稀であり,我々の知る限り,前立腺がん検出における深層学習モデルの性能に対する様々な拡張手法の効果を探求する研究は行われていない。
本研究は,217例の拡散強調磁気共鳴画像訓練データセットに対して,最も頻繁に用いられる5つの拡張法(ランダム回転,水平フリップ,垂直フリップ,ランダム作物,翻訳)を静的に適用し,各方法が前立腺癌検出精度に与える影響を評価した。
拡張アルゴリズムは各データチャネルに独立して適用され、浅い部分と深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は5つの拡張セットで個別にトレーニングされた。
患者95名を対象に,受信者動作特性(roc)曲線 (auc) 下の領域を用いて, 患者102名による検証セットを用いて, 訓練したcnnの性能評価を行った。
浅層ネットワークは, 回転法で得られた2次元スライスベースauc0.85で, ディープネットワークを上回った。
関連論文リスト
- Enhancing Prostate Cancer Diagnosis with Deep Learning: A Study using
mpMRI Segmentation and Classification [0.0]
前立腺癌(PCa)は世界中の男性の間で重篤な疾患である。早期にPCaを同定し,有効治療のための正確な診断を行うことが重要である。
深層学習(DL)モデルは、医師の関心領域を特定することで、既存の臨床システムを強化し、患者のケアを改善することができる。
本研究は, mpMRI画像の分類とセグメンテーションによく知られたDLモデルを用いてPCaを検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T03:00:15Z) - Cross-Shaped Windows Transformer with Self-supervised Pretraining for Clinically Significant Prostate Cancer Detection in Bi-parametric MRI [6.930082824262643]
前立腺癌 (bpMRI) における臨床的に重要な前立腺癌 (csPCa) を検出するために, CSwin 変圧器 UNet モデル (CSwin 変圧器 UNet モデル) を導入した。
1500人の患者を対象とした大規模前立腺bpMRIデータセットを用いて、まずマルチタスク自己教師型学習を用いてCSwin変換器を事前訓練し、データ効率とネットワークの一般化性を向上させる。
5倍のクロスバリデーションは、自己教師型CSwin UNetが0.888 AUCと0.545 Average Precision(AP)を達成し、4つの同等モデル(Swin U)を著しく上回っていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-30T04:40:32Z) - Federated Learning with Research Prototypes for Multi-Center MRI-based
Detection of Prostate Cancer with Diverse Histopathology [3.8613414331251423]
前立腺癌検出アルゴリズムのクロスサイトトレーニング,検証,評価のためのフレキシブル・フェデレート・ラーニング・フレームワークを提案する。
前立腺癌の検出と分類の精度は,神経回路モデルと多種多様な前立腺生検データを用いて向上した。
我々はFLtoolsシステムをオープンソースとして公開し、医療画像のための他のディープラーニングプロジェクトに容易に対応できるようにしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-11T21:28:17Z) - StRegA: Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRIs using a Compact
Context-encoding Variational Autoencoder [48.2010192865749]
教師なし異常検出(UAD)は、健康な被験者の異常なデータセットからデータ分布を学習し、分布サンプルの抽出に応用することができる。
本研究では,コンテクストエンコーディング(context-encoding)VAE(ceVAE)モデルのコンパクトバージョンと,前処理と後処理のステップを組み合わせて,UADパイプライン(StRegA)を作成することを提案する。
提案したパイプラインは、BraTSデータセットのT2w画像と0.859$pm$0.112の腫瘍を検出しながら、Diceスコアが0.642$pm$0.101に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T14:27:35Z) - Generative Models Improve Radiomics Performance in Different Tasks and
Different Datasets: An Experimental Study [3.040206021972938]
ラジオミクス(Radiomics)は、医用画像からの高スループット特徴抽出に焦点を当てた研究分野である。
生成モデルは、異なるタスクにおける低線量CTベースの放射能の性能を改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T06:01:21Z) - Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With
Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。
EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。
私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T06:02:04Z) - ARPM-net: A novel CNN-based adversarial method with Markov Random Field
enhancement for prostate and organs at risk segmentation in pelvic CT images [10.011212599949541]
本研究は,CT画像の多臓器セマンティックセマンティックセグメンテーションを改善するために,新しいCNNに基づく対角深層学習法を開発することを目的とする。
MRF(Markov Random Field)拡張ネットワーク (ARPM-net) は, 対向学習方式を実装している。
モデル輪郭の精度はDice similarity coefficient (DSC), Average Hausdorff Distance (AHD), Average Surface Hausdorff Distance (ASHD), relative Volume difference (VD) を用いて測定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T02:40:53Z) - Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing
Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。
本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。
本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T14:02:09Z) - CovidDeep: SARS-CoV-2/COVID-19 Test Based on Wearable Medical Sensors
and Efficient Neural Networks [51.589769497681175]
新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)がパンデミックを引き起こしている。
SARS-CoV-2の逆転写-ポリメラーゼ連鎖反応に基づく現在の試験体制は、試験要求に追いついていない。
我々は,効率的なDNNと市販のWMSを組み合わせたCovidDeepというフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T21:47:28Z) - Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for
Effective Kidney Tumor Segmentation [57.78765460295249]
医用画像セグメンテーションのための新しい学習ベースデータ拡張法を開発した。
本手法では,データ拡張モジュールと後続のセグメンテーションモジュールをエンドツーエンドのトレーニング方法で一貫した損失と,革新的に組み合わせる。
提案法の有効性を検証したCT腎腫瘍分節法について,本法を広範囲に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T14:10:13Z) - MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with
Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。
当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-09T14:11:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。