Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Based HPV Status Prediction for Oropharyngeal Cancer Patients

論文の概要: Deep Learning Based HPV Status Prediction for Oropharyngeal Cancer Patients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08555v1
Date: Tue, 17 Nov 2020 10:40:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-24 17:22:08.271516
Title: Deep Learning Based HPV Status Prediction for Oropharyngeal Cancer Patients
Title（参考訳）: 喉頭癌における深層学習によるHPV状態予測
Authors: Daniel M. Lang, Jan C. Peeken, Stephanie E. Combs, Jan J. Wilkens, Stefan Bartzsch
Abstract要約: スポーツビデオクリップで事前訓練された3D畳み込みネットワークは、CT画像の完全な3D情報を活用できるように微調整された。ビデオ事前学習モデルでは,HPV陰性症例とHPV陰性症例との鑑別が可能であり,受信機動作特性曲線(AUC)が0.81以下であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigated the ability of deep learning models for imaging based HPV status detection. To overcome the problem of small medical datasets we used a transfer learning approach. A 3D convolutional network pre-trained on sports video clips was fine tuned such that full 3D information in the CT images could be exploited. The video pre-trained model was able to differentiate HPV-positive from HPV-negative cases with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.81 for an external test set. In comparison to a 3D convolutional neural network (CNN) trained from scratch and a 2D architecture pre-trained on ImageNet the video pre-trained model performed best.
Abstract（参考訳）: 画像に基づくhpv状態検出のための深層学習モデルの能力について検討した。小さな医療データセットの問題を克服するために、私たちは転送学習アプローチを使用しました。スポーツビデオクリップに事前トレーニングされた3D畳み込みネットワークは、CT画像の完全な3D情報を活用できるように調整された。ビデオ事前学習モデルでは,HPV陰性症例とHPV陰性症例との鑑別が可能であり,受信機動作特性曲線(AUC)が0.81以下であった。スクラッチからトレーニングされた3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、ImageNetで事前トレーニングされた2Dアーキテクチャと比較して、ビデオ事前トレーニングモデルが最もよく機能した。

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