論文の概要: Encoding Clinical Priori in 3D Convolutional Neural Networks for
Prostate Cancer Detection in bpMRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00263v4
- Date: Tue, 21 Sep 2021 11:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 05:15:15.838561
- Title: Encoding Clinical Priori in 3D Convolutional Neural Networks for
Prostate Cancer Detection in bpMRI
- Title（参考訳）: bpMRIにおける前立腺癌検出のための3次元畳み込みニューラルネットワークにおける臨床優位性
- Authors: Anindo Saha, Matin Hosseinzadeh, Henkjan Huisman
- Abstract要約: 臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)の空間的有病率と部位的鑑別を捉える確率的集団を導入した。
U-Net, U-SEResNet, UNet++, Attention U-Netの3次元適応を800の機関的トレーニングバリデーションスキャンを用いて訓練し, 放射線学的に推定されたアノテーションと組み合わせて計算を行った。
病理組織学的に確認されたcsPCaによる200個のbpMRI検査において,臨床先行診断を符号化する方法は,患者による診断を改善する強力な能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We hypothesize that anatomical priors can be viable mediums to infuse
domain-specific clinical knowledge into state-of-the-art convolutional neural
networks (CNN) based on the U-Net architecture. We introduce a probabilistic
population prior which captures the spatial prevalence and zonal distinction of
clinically significant prostate cancer (csPCa), in order to improve its
computer-aided detection (CAD) in bi-parametric MR imaging (bpMRI). To evaluate
performance, we train 3D adaptations of the U-Net, U-SEResNet, UNet++ and
Attention U-Net using 800 institutional training-validation scans, paired with
radiologically-estimated annotations and our computed prior. For 200
independent testing bpMRI scans with histologically-confirmed delineations of
csPCa, our proposed method of encoding clinical priori demonstrates a strong
ability to improve patient-based diagnosis (upto 8.70% increase in AUROC) and
lesion-level detection (average increase of 1.08 pAUC between 0.1-10 false
positives per patient) across all four architectures.
- Abstract（参考訳）: U-Netアーキテクチャに基づく最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にドメイン固有の臨床知識を注入するために、解剖学的先行が有効な媒体になり得ると仮定する。
臨床上重要な前立腺癌 (csPCa) の空間的有病率と部位的特徴を把握し, バイパラメトリックMRI (bpMRI) におけるコンピュータ支援検出 (CAD) の改善を目的とした。
U-Net, U-SEResNet, UNet++, Attention U-Netの3次元適応を800の機関的トレーニングバリデーションスキャンを用いて訓練し, 放射線学的に推定されたアノテーションと組み合わせて計算を行った。
病理組織学的に確認されたcsPCaによる200個のbpMRI検査において, 臨床診断法は, 患者による診断(AUROCの最大8.70%増加)と病変レベルの検出(患者1人あたり0.1-10個の偽陽性率の平均1.08 pAUC増加)を, 全4つのアーキテクチャで改善できることを示す。
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