論文の概要: Automated Segmentation and Recurrence Risk Prediction of Surgically
Resected Lung Tumors with Adaptive Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08423v1
- Date: Sat, 17 Sep 2022 23:06:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 16:42:47.894071
- Title: Automated Segmentation and Recurrence Risk Prediction of Surgically
Resected Lung Tumors with Adaptive Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 適応畳み込みニューラルネットワークを用いた外科切除肺腫瘍の自動分節化と再発リスク予測
- Authors: Marguerite B. Basta, Sarfaraz Hussein, Hsiang Hsu, and Flavio P.
Calmon
- Abstract要約: 肺がんは、がん関連死亡の重大な原因である。
本稿では,肺腫瘍のセグメンテーションと再発リスク予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の利用について検討する。
我々の知る限りでは、これは最初の完全自動化されたセグメンテーションと再発リスク予測システムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5413688566798096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung cancer is the leading cause of cancer related mortality by a significant
margin. While new technologies, such as image segmentation, have been paramount
to improved detection and earlier diagnoses, there are still significant
challenges in treating the disease. In particular, despite an increased number
of curative resections, many postoperative patients still develop recurrent
lesions. Consequently, there is a significant need for prognostic tools that
can more accurately predict a patient's risk for recurrence.
In this paper, we explore the use of convolutional neural networks (CNNs) for
the segmentation and recurrence risk prediction of lung tumors that are present
in preoperative computed tomography (CT) images. First, expanding upon recent
progress in medical image segmentation, a residual U-Net is used to localize
and characterize each nodule. Then, the identified tumors are passed to a
second CNN for recurrence risk prediction. The system's final results are
produced with a random forest classifier that synthesizes the predictions of
the second network with clinical attributes. The segmentation stage uses the
LIDC-IDRI dataset and achieves a dice score of 70.3%. The recurrence risk stage
uses the NLST dataset from the National Cancer institute and achieves an AUC of
73.0%. Our proposed framework demonstrates that first, automated nodule
segmentation methods can generalize to enable pipelines for a wide range of
multitask systems and second, that deep learning and image processing have the
potential to improve current prognostic tools. To the best of our knowledge, it
is the first fully automated segmentation and recurrence risk prediction
system.
- Abstract（参考訳）: 肺がんは、がんに関連した死亡率のかなりの割合を占める主要な原因である。
画像セグメンテーションなどの新しい技術は、検出と早期診断の改善に最重要であるが、この病気の治療には依然として大きな課題がある。
特に, 術後に再発性病変を発症する症例は多いが, 再発例が多い。
その結果、患者の再発リスクをより正確に予測できる予後ツールが求められている。
本稿では,術前ct画像における肺腫瘍の分節化と再発リスク予測のための畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の利用について検討する。
まず, 医用画像セグメンテーションの進展に伴い, 残存するU-Netを用いて各結節の局在と特徴付けを行う。
そして、同定された腫瘍を第2のCNNに渡して再発リスク予測を行う。
システムの最終結果は、第2ネットワークの予測を臨床属性で合成するランダムな森林分類器を用いて生成される。
セグメンテーションステージはLIDC-IDRIデータセットを使用し、ダイススコアは70.3%に達する。
再発リスクステージは、国立がん研究所のNLSTデータセットを使用し、73.0%のAUCを達成する。
提案するフレームワークは,まず,様々なマルチタスクシステムにおけるパイプラインの実現を一般化し,次に,ディープラーニングと画像処理が現在の予測ツールを改善する可能性を秘めている。
我々の知る限りでは、これは最初の完全自動化されたセグメンテーションと再発リスク予測システムである。
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