論文の概要: Diagnosis and Prognosis of Head and Neck Cancer Patients using Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00034v1
• Date: Wed, 31 May 2023 08:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 20:25:40.563794
• Title: Diagnosis and Prognosis of Head and Neck Cancer Patients using Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 頭頸部癌における人工知能を用いた診断と予後
• Authors: Ikboljon Sobirov
• Abstract要約: がんは世界中で最も致命的な疾患の1つであり、頭頸部がん(H&N)は毎年数十万件の新しい症例が記録されている。 臨床医は、CTやポジトロン・エミッション・トモグラフィーなどの医療画像モダリティを用いて腫瘍の存在を検知し、その情報と患者の予後に関する臨床データを組み合わせる。 機械学習とディープラーニングは、これらのタスクを自動化し、医師が非常に有望な結果を得るのを助ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cancer is one of the most life-threatening diseases worldwide, and head and neck (H&N) cancer is a prevalent type with hundreds of thousands of new cases recorded each year. Clinicians use medical imaging modalities such as computed tomography and positron emission tomography to detect the presence of a tumor, and they combine that information with clinical data for patient prognosis. The process is mostly challenging and time-consuming. Machine learning and deep learning can automate these tasks to help clinicians with highly promising results. This work studies two approaches for H&N tumor segmentation: (i) exploration and comparison of vision transformer (ViT)-based and convolutional neural network-based models; and (ii) proposal of a novel 2D perspective to working with 3D data. Furthermore, this work proposes two new architectures for the prognosis task. An ensemble of several models predicts patient outcomes (which won the HECKTOR 2021 challenge prognosis task), and a ViT-based framework concurrently performs patient outcome prediction and tumor segmentation, which outperforms the ensemble model.
• Abstract（参考訳）: がんは世界中で最も致命的な疾患の1つであり、頭頸部がん(H&N)は毎年数十万件の新しい症例が記録されている。 臨床医は、CTやポジトロン・エミッション・トモグラフィーなどの医療画像モダリティを用いて腫瘍の存在を検知し、その情報と患者の予後に関する臨床データを組み合わせる。 プロセスは大部分が困難で時間を要する。 機械学習とディープラーニングは、これらのタスクを自動化し、医師が非常に有望な結果を得るのを助ける。 本研究は、H&N腫瘍セグメンテーションの2つのアプローチについて研究する。 (i)視覚トランスフォーマ(vit)と畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルの探索と比較,及び (ii)3dデータを扱うための新しい2次元視点の提案。 さらに,本研究では,2つの新しいアーキテクチャを提案する。 いくつかのモデルのアンサンブルは、患者結果を予測する(HECKTOR 2021 Challenge prognosis task)とともに、ViTベースのフレームワークは、患者結果の予測と腫瘍のセグメンテーションを同時に実行し、アンサンブルモデルを上回っている。

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