論文の概要: Z-SSMNet: A Zonal-aware Self-Supervised Mesh Network for Prostate Cancer
Detection and Diagnosis in bpMRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05808v1
- Date: Mon, 12 Dec 2022 10:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 17:58:49.892251
- Title: Z-SSMNet: A Zonal-aware Self-Supervised Mesh Network for Prostate Cancer
Detection and Diagnosis in bpMRI
- Title（参考訳）: Z-SSMNet:bpMRIにおける前立腺癌の検出と診断のためのゾナル・アウェア・セルフスーパービジョンメッシュネットワーク
- Authors: Yuan Yuan, Euijoon Ahn, Dagan Feng, Mohamad Khadra, Jinman Kim
- Abstract要約: 前立腺癌(PCa)は、男性において最も多いがんの1つであり、世界中の多くの人々が臨床的に重要なPCa(csa)によって死亡した。
バイパラメトリックMRI(bpMRI)におけるcsPCaの早期診断はPCaの精度向上に寄与する。
既存の最先端のAIアルゴリズムは、しばしば3Dボリューム画像のスライス間相関を捉えない2D画像に制限される。
複数2D, 2.5D, 3D CNNを適応的に融合するZ-SSMNetを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.950834401030093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prostate cancer (PCa) is one of the most prevalent cancers in men and many
people around the world die from clinically significant PCa (csPCa). Early
diagnosis of csPCa in bi-parametric MRI (bpMRI), which is non-invasive,
cost-effective, and more efficient compared to multiparametric MRI (mpMRI), can
contribute to precision care for PCa. The rapid rise in artificial intelligence
(AI) algorithms are enabling unprecedented improvements in providing decision
support systems that can aid in csPCa diagnosis and understanding. However,
existing state of the art AI algorithms which are based on deep learning
technology are often limited to 2D images that fails to capture inter-slice
correlations in 3D volumetric images. The use of 3D convolutional neural
networks (CNNs) partly overcomes this limitation, but it does not adapt to the
anisotropy of images, resulting in sub-optimal semantic representation and poor
generalization. Furthermore, due to the limitation of the amount of labelled
data of bpMRI and the difficulty of labelling, existing CNNs are built on
relatively small datasets, leading to a poor performance. To address the
limitations identified above, we propose a new Zonal-aware Self-supervised Mesh
Network (Z-SSMNet) that adaptatively fuses multiple 2D, 2.5D and 3D CNNs to
effectively balance representation for sparse inter-slice information and dense
intra-slice information in bpMRI. A self-supervised learning (SSL) technique is
further introduced to pre-train our network using unlabelled data to learn the
generalizable image features. Furthermore, we constrained our network to
understand the zonal specific domain knowledge to improve the diagnosis
precision of csPCa. Experiments on the PI-CAI Challenge dataset demonstrate our
proposed method achieves better performance for csPCa detection and diagnosis
in bpMRI.
- Abstract（参考訳）: 前立腺癌(PCa)は、男性において最も多いがんの1つであり、世界中の多くの人々が臨床的に重要なPCa(csPCa)によって死亡した。
マルチパラメトリックMRI (mpMRI) と比較して非侵襲的, 費用対効果が高く, より効率的であるbi-parametric MRI (bpMRI) におけるcsPCaの早期診断はPCaの精度向上に寄与する。
人工知能(AI)アルゴリズムの急速な増加は、csPCaの診断と理解に役立つ意思決定支援システムの提供において、前例のない改善を可能にしている。
しかし、ディープラーニング技術に基づくAIアルゴリズムの既存の状態は、しばしば3Dボリューム画像のスライス間相関を捉えるのに失敗する2D画像に制限される。
3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用は、この制限を部分的に克服するが、画像の異方性に適応しないため、準最適セマンティック表現や一般化が不足する。
さらに、bpMRIのラベル付きデータの量制限とラベル付けの難しさにより、既存のCNNは比較的小さなデータセット上に構築されており、性能が劣っている。
上記の制約に対処するため,複数2D,2.5D,3DのCNNを適応的に融合させてbpMRIにおけるスパース・インタースライス情報と高密度スライス情報の表現を効果的にバランスさせる,Z-SSMNetを提案する。
自己教師付き学習(ssl)技術がさらに導入され,非ラベルデータを用いてネットワークを事前学習し,一般化可能な画像特徴を学習する。
さらに,cspcaの診断精度を向上させるために,動物特異的ドメイン知識の理解にネットワークを制約した。
pi-caiチャレンジデータセットの実験により、bpmriにおけるcspca検出および診断の性能が向上することを示す。
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