論文の概要: Cross-Shaped Windows Transformer with Self-supervised Pretraining for Clinically Significant Prostate Cancer Detection in Bi-parametric MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00385v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 04:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:35:10.783803
• Title: Cross-Shaped Windows Transformer with Self-supervised Pretraining for Clinically Significant Prostate Cancer Detection in Bi-parametric MRI
• Title（参考訳）: Bi-parametric MRIにおける前立腺癌検出のための自己教師付きWindowsトランス
• Authors: Yuheng Li, Jacob Wynne, Jing Wang, Richard L.J. Qiu, Justin Roper, Shaoyan Pan, Ashesh B. Jani, Tian Liu, Pretesh R. Patel, Hui Mao and Xiaofeng Yang
• Abstract要約: 前立腺癌 (bpMRI) における臨床的に重要な前立腺癌 (csPCa) を検出するために, CSwin 変圧器 UNet モデル (CSwin 変圧器 UNet モデル) を導入した。 1500人の患者を対象とした大規模前立腺bpMRIデータセットを用いて,マルチタスク自己教師型学習を用いてCSwinトランスフォーマーをトレーニングし,データ効率とネットワークの一般化性を向上させる。 CSwin UNet が 0.888 AUC と 0.545 Average Precision (AP) を達成したことの5倍の検証結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.514671509677161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) has demonstrated promising results in prostate cancer (PCa) detection using deep convolutional neural networks (CNNs). Recently, transformers have achieved competitive performance compared to CNNs in computer vision. Large-scale transformers need abundant annotated data for training, which are difficult to obtain in medical imaging. Self-supervised learning can effectively leverage unlabeled data to extract useful semantic representations without annotation and its associated costs. This can improve model performance on downstream tasks with limited labelled data and increase generalizability. We introduce a novel end-to-end Cross-Shaped windows (CSwin) transformer UNet model, CSwin UNet, to detect clinically significant prostate cancer (csPCa) in prostate bi-parametric MR imaging (bpMRI) and demonstrate the effectiveness of our proposed self-supervised pre-training framework. Using a large prostate bpMRI dataset with 1500 patients, we first pre-train CSwin transformer using multi-task self-supervised learning to improve data-efficiency and network generalizability. We then finetuned using lesion annotations to perform csPCa detection. Five-fold cross validation shows that self-supervised CSwin UNet achieves 0.888 AUC and 0.545 Average Precision (AP), significantly outperforming four state-of-the-art models (Swin UNETR, DynUNet, Attention UNet, UNet). Using a separate bpMRI dataset with 158 patients, we evaluated our model robustness to external hold-out data. Self-supervised CSwin UNet achieves 0.79 AUC and 0.45 AP, still outperforming all other comparable methods and demonstrating generalization to a dataset shift.
• Abstract（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネット(CNN)を用いた前立腺癌(PCa)の検出において,MRI(Multiparametric magnetic resonance imaging)が有望な結果を示した。 近年,コンピュータビジョンにおけるCNNと比較して競争性能が向上している。 大規模トランスフォーマーは、医用画像の取得が困難なトレーニングのために、豊富な注釈付きデータを必要とする。 自己教師付き学習は、ラベルのないデータを効果的に活用し、アノテーションや関連するコストなしで有用な意味表現を抽出することができる。 これにより、ラベル付きデータを限定して下流タスクのモデル性能を改善し、一般化性を高めることができる。 今回我々は,前立腺バイパラメトリックmri (bpmri) における臨床的に有意な前立腺癌 (cspca) を検出するために,新しいエンド・ツー・エンドのクロス・エンド・トランスフォーマー (cswin) トランスフォーマー unet モデル (cswin unet) を導入し,提案手法の有効性を実証した。 1500人の患者を対象とした大規模前立腺bpMRIデータセットを用いて,マルチタスク自己教師型学習を用いてCSwinトランスフォーマーをトレーニングし,データ効率とネットワーク一般化性を向上させる。 csPCa検出のために病変アノテーションを用いて微調整を行った。 5倍のクロスバリデーションは、自己教師型CSwin UNetが0.888 AUCと0.545 Average Precision(AP)を達成し、4つの最先端モデル(Swin UNETR、DynUNet、Atention UNet、UNet)を大幅に上回っていることを示している。 158例の別個のbpMRIデータセットを用いて,外的ホールドアウトデータに対するモデルロバスト性を評価した。 CSwin UNet は 0.79 AUC と 0.45 AP を達成し、他の同等のメソッドよりも優れ、データセットシフトへの一般化を実証している。

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