Fugu-MT 論文翻訳(概要): Implementation of Convolutional Neural Network Architecture on 3D Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Prostate Cancer Diagnosis

論文の概要: Implementation of Convolutional Neural Network Architecture on 3D Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Prostate Cancer Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14644v1
Date: Wed, 29 Dec 2021 16:47:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-30 17:13:44.605990
Title: Implementation of Convolutional Neural Network Architecture on 3D Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Prostate Cancer Diagnosis
Title（参考訳）: 前立腺癌診断のための3次元マルチパラメトリックmriによる畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの実装
Authors: Ping-Chang Lin, Teodora Szasz, and Hakizumwami B. Runesha
Abstract要約: 磁気共鳴画像における前立腺病変の自動分類のための新しいディープラーニング手法を提案する。提案手法は受信器動作特性曲線値0.87の領域で分類性能を達成した。提案フレームワークは前立腺癌における医用画像の解釈を補助し,不必要な生検を減らす可能性を反映している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Prostate cancer is one of the most common causes of cancer deaths in men. There is a growing demand for noninvasively and accurately diagnostic methods that facilitate the current standard prostate cancer risk assessment in clinical practice. Still, developing computer-aided classification tools in prostate cancer diagnostics from multiparametric magnetic resonance images continues to be a challenge. In this work, we propose a novel deep learning approach for automatic classification of prostate lesions in the corresponding magnetic resonance images by constructing a two-stage multimodal multi-stream convolutional neural network (CNN)-based architecture framework. Without implementing sophisticated image preprocessing steps or third-party software, our framework achieved the classification performance with the area under a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve value of 0.87. The result outperformed most of the submitted methods and shared the highest value reported by the PROSTATEx Challenge organizer. Our proposed CNN-based framework reflects the potential of assisting medical image interpretation in prostate cancer and reducing unnecessary biopsies.
Abstract（参考訳）: 前立腺癌は、男性のがん死の最も一般的な原因の1つである。臨床における現在の標準前立腺がんリスクアセスメントを促進する非侵襲的かつ正確な診断方法に対する需要が高まっている。それでもマルチパラメトリック磁気共鳴画像からの前立腺がん診断におけるコンピュータ支援分類ツールの開発は課題である。本研究では,2段階のマルチストリーム畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアーキテクチャ構築により,対応する磁気共鳴画像における前立腺病変の自動分類のための新しいディープラーニング手法を提案する。画像前処理ステップやサードパーティ製ソフトウェアを実装せずに,受信者動作特性(ROC)曲線値0.87の領域で分類性能を達成した。その結果、提案された手法のほとんどを上回り、ProSTATEX Challengeの主催者が報告した最も高い価値を共有した。前立腺癌における医用画像の解釈支援と不要な生検の削減の可能性を反映したcnnベースの枠組みを提案する。

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