論文の概要: Enhancing Breast Cancer Risk Prediction by Incorporating Prior Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15699v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 03:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 16:42:15.919155
• Title: Enhancing Breast Cancer Risk Prediction by Incorporating Prior Images
• Title（参考訳）: 事前画像の導入による乳癌リスク予測の強化
• Authors: Hyeonsoo Lee, Junha Kim, Eunkyung Park, Minjeong Kim, Taesoo Kim, Thijs Kooi
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーデコーダを用いた乳がんリスク予測のための新しい手法PRIME+を提案する。 我々は16,113検診のデータセットにアプローチを検証し,従来のマンモグラムから変化パターンを効果的に捉えることを実証した。 実験の結果,C-インデックスは0.68から0.73に増加し,最先端モデルよりも統計的に有意な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.362914141475917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, deep learning models have shown the potential to predict breast cancer risk and enable targeted screening strategies, but current models do not consider the change in the breast over time. In this paper, we present a new method, PRIME+, for breast cancer risk prediction that leverages prior mammograms using a transformer decoder, outperforming a state-of-the-art risk prediction method that only uses mammograms from a single time point. We validate our approach on a dataset with 16,113 exams and further demonstrate that it effectively captures patterns of changes from prior mammograms, such as changes in breast density, resulting in improved short-term and long-term breast cancer risk prediction. Experimental results show that our model achieves a statistically significant improvement in performance over the state-of-the-art based model, with a C-index increase from 0.68 to 0.73 (p < 0.05) on held-out test sets.
• Abstract（参考訳）: 近年, 深層学習モデルでは乳がんリスクを予測し, スクリーニング戦略を可能にする可能性が示されたが, 乳がんの経時的変化は考慮されていない。 本稿では,乳がんリスク予測のための新しい手法 prime+ を提案する。この手法はトランスフォーマデコーダを用いて乳がんリスク予測を行う。 16,113件の検診をデータセット上で検証し,乳房密度の変化などの乳房x線写真の変化パターンを効果的に捉えることにより,乳がんリスク予測の短期的・長期的改善が期待できることを示した。 実験結果から,C-インデックスは0.68から0.73(p < 0.05)に増加し,最先端モデルよりも統計的に顕著な性能向上が得られた。

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