論文の概要: Multi-View Attention Learning for Residual Disease Prediction of Ovarian Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14646v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 12:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 13:35:28.647951
• Title: Multi-View Attention Learning for Residual Disease Prediction of Ovarian Cancer
• Title（参考訳）: 卵巣癌残存疾患予測のための多視点注意学習
• Authors: Xiangneng Gao, Shulan Ruan, Jun Shi, Guoqing Hu, and Wei Wei
• Abstract要約: 残存疾患予測のための新しいマルチビュー注意学習法(MuVAL)を提案する。 本手法は,3次元CT画像の総合的な学習を多視点的に行うことに焦点を当てる。 111人の患者を対象とした実験により,本手法が既存のディープラーニング手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.697258566996126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the treatment of ovarian cancer, precise residual disease prediction is significant for clinical and surgical decision-making. However, traditional methods are either invasive (e.g., laparoscopy) or time-consuming (e.g., manual analysis). Recently, deep learning methods make many efforts in automatic analysis of medical images. Despite the remarkable progress, most of them underestimated the importance of 3D image information of disease, which might brings a limited performance for residual disease prediction, especially in small-scale datasets. To this end, in this paper, we propose a novel Multi-View Attention Learning (MuVAL) method for residual disease prediction, which focuses on the comprehensive learning of 3D Computed Tomography (CT) images in a multi-view manner. Specifically, we first obtain multi-view of 3D CT images from transverse, coronal and sagittal views. To better represent the image features in a multi-view manner, we further leverage attention mechanism to help find the more relevant slices in each view. Extensive experiments on a dataset of 111 patients show that our method outperforms existing deep-learning methods.
• Abstract（参考訳）: 卵巣癌治療においては, 臨床および外科的意思決定において, 正確な残存病変予測が重要である。 しかし、伝統的な方法は侵襲的(例えば腹腔鏡)か時間的消費(例えば手動分析)である。 近年,深層学習は医療画像の自動解析に多くの努力を払っている。 顕著な進歩にもかかわらず、そのほとんどが疾患の3d画像情報の重要性を過小評価しており、特に小規模データセットにおいて、残留疾患予測のパフォーマンスが限られている可能性がある。 そこで本研究では,3次元CT画像の総合的学習を多視点的に行うことを目的とした,残像予測のための新しいマルチビュー注意学習法を提案する。 具体的には, 横方向, 冠状動脈, 矢状面からの3次元CT画像の多視点画像を得る。 マルチビューで画像の特徴をよりよく表現するために、各ビューのより関連性の高いスライスを見つけるための注意機構をさらに活用する。 111人の患者のデータセットに関する広範囲な実験により,本手法が既存のディープラーニング手法よりも優れていることが示された。

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