論文の概要: Perfusion imaging in deep prostate cancer detection from mp-MRI: can we take advantage of it?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02854v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 07:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 13:30:51.228023
• Title: Perfusion imaging in deep prostate cancer detection from mp-MRI: can we take advantage of it?
• Title（参考訳）: mp-MRIによる深部前立腺癌検出における灌流像の有用性
• Authors: Audrey Duran (MYRIAD), Gaspard Dussert (MYRIAD), Carole Lartizien (MYRIAD)
• Abstract要約: 深部神経アーキテクチャにおける灌流画像からの情報を統合するための戦略を評価する。 ダイナミックコントラスト造影MR検査からの灌流マップでは,PCa病変のセグメンテーションとグレーディング性能に正の影響が認められた。
• 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: To our knowledge, all deep computer-aided detection and diagnosis (CAD) systems for prostate cancer (PCa) detection consider bi-parametric magnetic resonance imaging (bp-MRI) only, including T2w and ADC sequences while excluding the 4D perfusion sequence,which is however part of standard clinical protocols for this diagnostic task. In this paper, we question strategies to integrate information from perfusion imaging in deep neural architectures. To do so, we evaluate several ways to encode the perfusion information in a U-Net like architecture, also considering early versus mid fusion strategies. We compare performance of multiparametric MRI (mp-MRI) models with the baseline bp-MRI model based on a private dataset of 219 mp-MRI exams. Perfusion maps derived from dynamic contrast enhanced MR exams are shown to positively impact segmentation and grading performance of PCa lesions, especially the 3D MR volume corresponding to the maximum slope of the wash-in curve as well as Tmax perfusion maps. The latter mp-MRI models indeed outperform the bp-MRI one whatever the fusion strategy, with Cohen's kappa score of 0.318$\pm$0.019 for the bp-MRI model and 0.378 $\pm$ 0.033 for the model including the maximum slope with a mid fusion strategy, also achieving competitive Cohen's kappa score compared to state of the art.
• Abstract（参考訳）: 以上より, 前立腺癌検出のための深部コンピュータ支援診断システム (cad) は, バイパラメトリックmri (bi-parametric magnetic resonance imaging, bp-mri) のみを考慮し, 4次元灌流配列を除外しつつ, t2wおよびadc配列のみを考察した。 本稿では,深部神経アーキテクチャにおける灌流画像情報の統合戦略について考察する。 そこで我々は,U-Netのようなアーキテクチャにおける拡散情報をエンコードする方法を,早期と中期の融合戦略についても検討した。 219 mp-MRIのプライベートデータセットに基づいて,マルチパラメトリックMRI(mp-MRI)モデルとベースラインbp-MRIモデルの比較を行った。 動的造影MR検査から得られた灌流図は,PCa病変のセグメンテーションおよびグレーディング性能,特に洗面曲線の最大傾きに対応する3次元MR体積およびTmax灌流マップに肯定的な影響を及ぼすことが示された。 後者のmp-MRIモデルは、実際は核融合戦略よりも優れており、コーエンのカッパスコアはbp-MRIモデルで0.318$\pm$0.019、最大傾斜と中間核融合戦略で0.378$\pm$0.033であり、またコーエンのカッパスコアは最先端と比較して競合する。

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