論文の概要: Deep Learning Framework with Multi-Head Dilated Encoders for Enhanced
Segmentation of Cervical Cancer on Multiparametric Magnetic Resonance Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11137v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 19:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 16:31:25.181064
- Title: Deep Learning Framework with Multi-Head Dilated Encoders for Enhanced
Segmentation of Cervical Cancer on Multiparametric Magnetic Resonance Imaging
- Title（参考訳）: マルチパラメトリック磁気共鳴イメージングによる頸部癌の分節拡大のための多頭部拡張エンコーダを用いた深層学習フレームワーク
- Authors: Reza Kalantar, Sebastian Curcean, Jessica M Winfield, Gigin Lin,
Christina Messiou, Matthew D Blackledge and Dow-Mu Koh
- Abstract要約: T2強調核磁気共鳴画像(MRI)と拡散強調画像(DWI)は頸部がん診断に欠かせない要素である。
拡張畳み込みと共有残差接続を多パラメータMRI画像の分離符号化に用いる新しいマルチヘッドフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: T2-weighted magnetic resonance imaging (MRI) and diffusion-weighted imaging
(DWI) are essential components for cervical cancer diagnosis. However,
combining these channels for training deep learning models are challenging due
to misalignment of images. Here, we propose a novel multi-head framework that
uses dilated convolutions and shared residual connections for separate encoding
of multiparametric MRI images. We employ a residual U-Net model as a baseline,
and perform a series of architectural experiments to evaluate the tumor
segmentation performance based on multiparametric input channels and feature
encoding configurations. All experiments were performed using a cohort
including 207 patients with locally advanced cervical cancer. Our proposed
multi-head model using separate dilated encoding for T2W MRI, and combined
b1000 DWI and apparent diffusion coefficient (ADC) images achieved the best
median Dice coefficient similarity (DSC) score, 0.823 (95% confidence interval
(CI), 0.595-0.797), outperforming the conventional multi-channel model, DSC
0.788 (95% CI, 0.568-0.776), although the difference was not statistically
significant (p>0.05). We investigated channel sensitivity using 3D GRAD-CAM and
channel dropout, and highlighted the critical importance of T2W and ADC
channels for accurate tumor segmentations. However, our results showed that
b1000 DWI had a minor impact on overall segmentation performance. We
demonstrated that the use of separate dilated feature extractors and
independent contextual learning improved the model's ability to reduce the
boundary effects and distortion of DWI, leading to improved segmentation
performance. Our findings can have significant implications for the development
of robust and generalizable models that can extend to other multi-modal
segmentation applications.
- Abstract（参考訳）: T2強調核磁気共鳴画像(MRI)と拡散強調画像(DWI)は頸部がん診断に欠かせない要素である。
しかし、これらのチャネルを組み合わせて深層学習モデルを訓練することは、画像の不整合のため困難である。
本稿では,拡張畳み込みと共有残差接続を多パラメータMRI画像の分離符号化に用いる新しいマルチヘッドフレームワークを提案する。
本研究は,u-netモデルをベースラインとし,マルチパラメトリック入力チャネルと特徴エンコーディング構成に基づく腫瘍セグメンテーション性能を評価するための一連のアーキテクチャ実験を行う。
局所進行子宮頸癌207例を含むコホートを用いてすべての実験を行った。
t2w mri用拡張符号化とb1000dwiと視拡散係数(adc)画像の組み合わせを用いたマルチヘッドモデルにより,従来のマルチチャネルモデルであるdsc 0.788 (95% ci, 0.568-0.776) を上回っていたが,dscスコア(0.823 (95%信頼区間 (ci), 0.595-0.797) は統計的に有意ではなかった(p>0.05)。
3次元GRAD-CAMとチャネルドロップアウトを用いてチャネル感度を測定し,T2WおよびADCチャネルの正確な腫瘍分画の重要性を強調した。
しかし, この結果から, b1000 DWIは全体のセグメンテーション性能に小さな影響を与えていることがわかった。
分離した拡張特徴抽出器と独立した文脈学習を用いることで,dwiの境界効果と歪みを低減できるモデルの能力が向上し,セグメンテーション性能が向上した。
我々の発見は、他のマルチモーダルセグメンテーションアプリケーションにも拡張可能な堅牢で一般化可能なモデルの開発に大きな影響を与える可能性がある。
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