論文の概要: Automatic Breast Lesion Detection in Ultrafast DCE-MRI Using Deep
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03932v1
- Date: Sun, 7 Feb 2021 22:03:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 04:30:02.682705
- Title: Automatic Breast Lesion Detection in Ultrafast DCE-MRI Using Deep
Learning
- Title(参考訳): ディープラーニングを用いた超高速DCE-MRIにおける乳房病変の自動検出
- Authors: Fazael Ayatollahi (1 and 2), Shahriar B. Shokouhi (1), Ritse M. Mann
(2), Jonas Teuwen (2 and 3) ((1) Electrical Engineering Department, Iran
University of Science and Technology (IUST), Tehran, Iran, (2) Department of
Radiology and Nuclear Medicine, Radboud University Medical Center, Nijmegen,
the Netherlands, (3) Department of Radiation Oncology, Netherlands Cancer
Institute, Amsterdam, the Netherlands)
- Abstract要約: 超高速DCE-MRIにおける乳房病変検出のためのディープラーニングによるコンピュータ支援検出(CADe)手法を提案する。
動的取得の初期段階から得られる3次元空間情報と時間情報の両方を用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: We propose a deep learning-based computer-aided detection (CADe)
method to detect breast lesions in ultrafast DCE-MRI sequences. This method
uses both the three-dimensional spatial information and temporal information
obtained from the early-phase of the dynamic acquisition.Methods: The proposed
CADe method, based on a modified 3D RetinaNet model, operates on ultrafast T1
weighted sequences, which are preprocessed for motion compensation, temporal
normalization, and are cropped before passing into the model. The model is
optimized to enable the detection of relatively small breast lesions in a
screening setting, focusing on detection of lesions that are harder to
differentiate from confounding structures inside the breast.Results: The method
was developed based on a dataset consisting of 489 ultrafast MRI studies
obtained from 462 patients containing a total of 572 lesions (365 malignant,
207 benign) and achieved a detection rate, sensitivity, and detection rate of
benign lesions of 0.90, 0.95, and 0.86 at 4 false positives per normal breast
with a 10-fold cross-validation, respectively.Conclusions: The deep learning
architecture used for the proposed CADe application can efficiently detect
benign and malignant lesions on ultrafast DCE-MRI. Furthermore, utilizing the
less visible hard-to detect-lesions in training improves the learning process
and, subsequently, detection of malignant breast lesions.
- Abstract(参考訳): 目的:超高速DCE-MRIにおける乳房病変検出のための深層学習型コンピュータ支援検出法(CADe)を提案する。
本手法は,動的獲得の初期段階から得られた3次元空間情報と時間情報の両方を用いており,提案手法は3次元RetinaNetモデルに基づいて,動作補償,時間正規化,およびモデルに渡す前に収穫される超高速なT1重み付きシーケンスを演算する。
The model is optimized to enable the detection of relatively small breast lesions in a screening setting, focusing on detection of lesions that are harder to differentiate from confounding structures inside the breast.Results: The method was developed based on a dataset consisting of 489 ultrafast MRI studies obtained from 462 patients containing a total of 572 lesions (365 malignant, 207 benign) and achieved a detection rate, sensitivity, and detection rate of benign lesions of 0.90, 0.95, and 0.86 at 4 false positives per normal breast with a 10-fold cross-validation, respectively.Conclusions: The deep learning architecture used for the proposed CADe application can efficiently detect benign and malignant lesions on ultrafast DCE-MRI.
さらに, 訓練中の難読度が低くなることで, 学習過程が改善し, 乳腺悪性病変も検出される。
関連論文リスト
- AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T19:34:12Z) - Domain Transfer Through Image-to-Image Translation for Uncertainty-Aware
Prostate Cancer Classification [60.20736568336466]
臨床的に有意なPCa分類のための前立腺mp-MRIの非対位画像変換のための新しいアプローチを提案する。
我々は、明らかなディープラーニングアプローチにより、モデルの不確実性を見積もる。
提案手法は, ROC曲線(AUC)を20%以上改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-02T05:26:54Z) - Using Spatio-Temporal Dual-Stream Network with Self-Supervised Learning
for Lung Tumor Classification on Radial Probe Endobronchial Ultrasound Video [0.0]
肺がんの生検の過程で、医師はリアルタイム超音波画像を使用して、サンプリングに適した病変を見つける。
これまでの研究では良性肺病変と悪性肺病変を効果的に区別するために2D畳み込みニューラルネットワークを用いてきた。
本研究では,3次元ニューラルネットワークに基づく自動診断システムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T10:39:37Z) - Distance-based detection of out-of-distribution silent failures for
Covid-19 lung lesion segmentation [0.8200989595956418]
ディープラーニングモデルは、アウト・オブ・ディストリビューションデータにサイレントに失敗するため、臨床ルーチンに信頼されていない。
特徴空間におけるマハラノビス距離を利用する軽量なOOD検出法を提案する。
胸部CT像の分布変化とMRIの2つの応用について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T15:05:23Z) - EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of
breast cancer [58.720142291102135]
乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。
腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。
腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T05:24:40Z) - Universal Lesion Detection in CT Scans using Neural Network Ensembles [5.341593824515018]
腫瘍の拡がりの下流評価を促進するため、病変の縮小の前提条件は、その検出である。
我々は,NIH DeepLesionデータセットに存在する疑わしい病変を識別するために,最先端検出ニューラルネットワークを提案する。
画像あたり65.17%の精度と91.67%の感度で1枚あたり4FPの精度で、病変を局在させる最良の検出モデルのアンサンブルを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T00:11:01Z) - An Automatic Detection Method Of Cerebral Aneurysms In Time-Of-Flight
Magnetic Resonance Angiography Images Based On Attention 3D U-Net [17.556541347902638]
破裂した脳動脈瘤によるくも膜下出血はしばしば致命的な結果をもたらす。
飛行時磁気共鳴血管造影は、脳動脈瘤の非侵襲的スクリーニング技術として最もよく用いられる。
深層学習技術の動脈瘤検出への応用は、動脈瘤のスクリーニング効果を効果的に向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T02:45:15Z) - Revisiting 3D Context Modeling with Supervised Pre-training for
Universal Lesion Detection in CT Slices [48.85784310158493]
CTスライスにおける普遍的病変検出のための3Dコンテキスト強化2D特徴を効率的に抽出するための修飾擬似3次元特徴ピラミッドネットワーク(MP3D FPN)を提案する。
新たな事前学習手法により,提案したMP3D FPNは,DeepLesionデータセット上での最先端検出性能を実現する。
提案された3Dプリトレーニングウェイトは、他の3D医療画像分析タスクのパフォーマンスを高めるために使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T07:11:16Z) - Automatic lesion detection, segmentation and characterization via 3D
multiscale morphological sifting in breast MRI [3.4400216692203998]
そこで本研究では, 乳房MRIで4次元マルチモーダル乳房MRIデータを処理し, 病変検出, セグメンテーション, キャラクタリゼーションをユーザの介入なしに統合するシステムを提案する。
提案するCADシステムは,領域候補生成,特徴抽出,領域候補分類の3段階からなる。
同じ乳房MRIデータセットで評価したシステムと比較すると,本システムは乳房病変の検出と評価において良好な性能を発揮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T04:39:13Z) - Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on
2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。
合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。
ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T20:44:38Z) - 4D Deep Learning for Multiple Sclerosis Lesion Activity Segmentation [49.32653090178743]
我々は,MRIボリュームの履歴を用いて,この問題をフル4次元ディープラーニングに拡張することで,性能が向上するかどうか検討する。
提案手法は, 病変側真陽性率0.84, 病変側偽陽性率0.19で従来手法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T11:41:01Z)
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。