論文の概要: Radiomic biomarker extracted from PI-RADS 3 patients support more e\`icient and robust prostate cancer diagnosis: a multi-center study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13686v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 08:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 17:28:00.150265
• Title: Radiomic biomarker extracted from PI-RADS 3 patients support more e\`icient and robust prostate cancer diagnosis: a multi-center study
• Title（参考訳）: PI-RADS3患者から抽出した放射線バイオマーカーは, よりe\icientで堅牢な前立腺癌診断を支援する : 多施設共同研究
• Authors: Longfei Li, Rui Yang, Xin Chen, Cheng Li, Hairong Zheng, Yusong Lin, Zaiyi Liu, Shanshan Wang
• Abstract要約: PI-RADS 3 患者が生検を受けるかどうかについては合意が得られていない。 本研究では, 希薄なデータ分布のバイオマーカーを構築した。 以上の結果から,HSバイオマーカーはディエーレントデータ分布においてより良い性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.587613176101227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) based on multi-parametric MRI classi\^ees patients into 5 categories (PI-RADS 1-5) for routine clinical diagnosis guidance. However, there is no consensus on whether PI-RADS 3 patients should go through biopsies. Mining features from these hard samples (HS) is meaningful for physicians to achieve accurate diagnoses. Currently, the mining of HS biomarkers is insu\`icient, and the e\'eectiveness and robustness of HS biomarkers for prostate cancer diagnosis have not been explored. In this study, biomarkers from di\'eerent data distributions are constructed. Results show that HS biomarkers can achieve better performances in di\'eerent data distributions.
• Abstract（参考訳）: 多パラメータMRI分類i\^eesをベースとした前立腺イメージングレポートとデータシステム(PI-RADS 1-5)を5カテゴリーに分け,臨床診断指導を行った。 しかし,PI-RADS 3患者が生検を施行すべきかどうかについては合意が得られていない。 これらのハードサンプル(HS)から抽出した特徴は、医師が正確な診断を行う上で有意義である。 現在, HSバイオマーカーのマイニングはinsu\icientであり, 前立腺癌診断におけるHSバイオマーカーのe'eectivenessとロバストネスは検討されていない。 本研究では,di'eerentデータ分布のバイオマーカーを構築した。 その結果、HSバイオマーカーはdi\'eerentデータ分散においてより良い性能が得られることが示された。

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