論文の概要: Adaptive PromptNet For Auxiliary Glioma Diagnosis without Contrast-Enhanced MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07966v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 08:02:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:07:10.490656
• Title: Adaptive PromptNet For Auxiliary Glioma Diagnosis without Contrast-Enhanced MRI
• Title（参考訳）: 造影MRIを伴わない補助グリオーマ診断のためのAdaptive PromptNet
• Authors: Yeqi Wang, Weijian Huang, Cheng Li, Xiawu Zheng, Yusong Lin, Shanshan Wang
• Abstract要約: マルチコントラストMRI(Multi-Contrast MRI)をベースとした自動補助グリオーマ診断はクリニックにおいて重要な役割を担っている。 コントラスト強調MRI(コントラスト強調T1強調画像)は、既存の研究の多くで利用された。 しかし、コントラスト強調画像の取得は、患者の生理的制約のため、実現不可能な場合もある。 医院で造影MRIデータを収集するのには、時間と費用がかかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.231836756951655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-contrast magnetic resonance imaging (MRI)-based automatic auxiliary glioma diagnosis plays an important role in the clinic. Contrast-enhanced MRI sequences (e.g., contrast-enhanced T1-weighted imaging) were utilized in most of the existing relevant studies, in which remarkable diagnosis results have been reported. Nevertheless, acquiring contrast-enhanced MRI data is sometimes not feasible due to the patients physiological limitations. Furthermore, it is more time-consuming and costly to collect contrast-enhanced MRI data in the clinic. In this paper, we propose an adaptive PromptNet to address these issues. Specifically, a PromptNet for glioma grading utilizing only non-enhanced MRI data has been constructed. PromptNet receives constraints from features of contrast-enhanced MR data during training through a designed prompt loss. To further boost the performance, an adaptive strategy is designed to dynamically weight the prompt loss in a sample-based manner. As a result, PromptNet is capable of dealing with more difficult samples. The effectiveness of our method is evaluated on a widely-used BraTS2020 dataset, and competitive glioma grading performance on NE-MRI data is achieved.
• Abstract（参考訳）: マルチコントラスト磁気共鳴画像(mri)を用いた自動補助グリオーマ診断はクリニックにおいて重要な役割を担っている。 コントラスト強調MRI(コントラスト強調T1強調画像)は,既存の関連研究の多くに利用されており,顕著な診断結果が報告されている。 それにもかかわらず、造影mriデータを取得することは、患者の生理的限界のために実現できない場合もある。 さらに、診療所内で造影MRIデータを収集するのに時間と費用がかかる。 本稿では,これらの問題に対処する適応型PromptNetを提案する。 具体的には,非強調MRIデータのみを利用したグリオーマグレーディングのためのPromptNetを構築した。 PromptNetは、設計した即時損失を通じてトレーニング中にコントラスト強化MRデータの特徴から制約を受けます。 この性能をさらに高めるため、適応戦略はサンプルベースで迅速に損失を動的に重み付けするように設計されている。 その結果、PromptNetはより難しいサンプルを扱うことができる。 提案手法の有効性をBraTS2020データセットを用いて評価し,NE-MRIデータ上での競合グリオーマグレーディング性能を実現する。

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