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。
関連論文リスト
- Multi-modality transrectal ultrasound video classification for
identification of clinically significant prostate cancer [4.896561300855359]
臨床的に重要な前立腺癌(csPCa)のマルチモーダルTRUSビデオから分類するための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは,512本のTRUSビデオを含む社内データセットを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T07:06:30Z) - Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted
Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。
拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。
本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T15:11:03Z) - Enhanced Synthetic MRI Generation from CT Scans Using CycleGAN with
Feature Extraction [3.2088888904556123]
合成MRI画像を用いたCTスキャンによるモノモーダル登録の高速化手法を提案する。
提案手法は有望な結果を示し,いくつかの最先端手法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T16:39:56Z) - Intelligent Breast Cancer Diagnosis with Heuristic-assisted
Trans-Res-U-Net and Multiscale DenseNet using Mammogram Images [0.0]
乳癌(BC)は、女性のがん関連死亡率に大きく寄与する。
悪性の腫瘤を正確に識別することは 依然として困難です
マンモグラフィ画像を用いたBCGスクリーニングのための新しい深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T10:22:14Z) - 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) - 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) - RCA-IUnet: A residual cross-spatial attention guided inception U-Net
model for tumor segmentation in breast ultrasound imaging [0.6091702876917281]
本稿では,腫瘍セグメンテーションのトレーニングパラメータが最小限に抑えられたRCA-IUnetモデルについて紹介する。
RCA-IUnetモデルは、U-Netトポロジに従い、奥行きの深い分離可能な畳み込みとハイブリッドプール層を持つ。
無関係な特徴を抑え、対象構造に焦点を合わせるために、空間横断型アテンションフィルタが加えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T10:35:06Z) - Learned super resolution ultrasound for improved breast lesion
characterization [52.77024349608834]
超高分解能超音波局在顕微鏡は毛細血管レベルでの微小血管のイメージングを可能にする。
この作業では、これらの課題に対処するために、信号構造を効果的に活用するディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。
トレーニングしたネットワークを利用することで,従来のPSF知識を必要とせず,UCAの分離性も必要とせず,短時間で微小血管構造を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T09:04:20Z) - Gleason Grading of Histology Prostate Images through Semantic
Segmentation via Residual U-Net [60.145440290349796]
前立腺癌の最終診断は、病理学者による前立腺生検におけるGleasonパターンの視覚的検出に基づいている。
コンピュータ支援診断システムは、組織内のがんのパターンを分類し分類することができる。
この研究の方法論的核心は、がん組織を分節できる残留ブロックで修正された画像分割のためのU-Net畳み込みニューラルネットワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T19:49:10Z) - A Novel and Efficient Tumor Detection Framework for Pancreatic Cancer
via CT Images [21.627818410241552]
本稿では,新しい膵腫瘍検出フレームワークを提案する。
提案手法のコントリビューションは,Augmented Feature Pyramid Network,Self-Adaptive Feature Fusion,Dependencies Computation Moduleの3つのコンポーネントから構成される。
実験により,AUCの0.9455による検出において,他の最先端手法よりも優れた性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T15:48:22Z) - Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8204255655161]
本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-03T22:25:01Z)
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。