論文の概要: Improved Prognostic Prediction of Pancreatic Cancer Using Multi-Phase CT
by Integrating Neural Distance and Texture-Aware Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00507v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 12:46:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 14:12:04.033442
- Title: Improved Prognostic Prediction of Pancreatic Cancer Using Multi-Phase CT
by Integrating Neural Distance and Texture-Aware Transformer
- Title（参考訳）: ニューラル距離とテクスチャ認識変換器を併用した多相CTによる膵癌の予後予測の改善
- Authors: Hexin Dong, Jiawen Yao, Yuxing Tang, Mingze Yuan, Yingda Xia, Jian
Zhou, Hong Lu, Jingren Zhou, Bin Dong, Le Lu, Li Zhang, Zaiyi Liu, Yu Shi,
Ling Zhang
- Abstract要約: 本稿では, 異なる患者のCT像における腫瘍と血管の正確な関係を記述した, 学習可能なニューラル距離を提案する。
発達したリスクマーカーは, 術前因子の生存率の予測因子として最強であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.444762577868545
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal cancer in which
the tumor-vascular involvement greatly affects the resectability and, thus,
overall survival of patients. However, current prognostic prediction methods
fail to explicitly and accurately investigate relationships between the tumor
and nearby important vessels. This paper proposes a novel learnable neural
distance that describes the precise relationship between the tumor and vessels
in CT images of different patients, adopting it as a major feature for
prognosis prediction. Besides, different from existing models that used CNNs or
LSTMs to exploit tumor enhancement patterns on dynamic contrast-enhanced CT
imaging, we improved the extraction of dynamic tumor-related texture features
in multi-phase contrast-enhanced CT by fusing local and global features using
CNN and transformer modules, further enhancing the features extracted across
multi-phase CT images. We extensively evaluated and compared the proposed
method with existing methods in the multi-center (n=4) dataset with 1,070
patients with PDAC, and statistical analysis confirmed its clinical
effectiveness in the external test set consisting of three centers. The
developed risk marker was the strongest predictor of overall survival among
preoperative factors and it has the potential to be combined with established
clinical factors to select patients at higher risk who might benefit from
neoadjuvant therapy.
- Abstract（参考訳）: 膵管腺癌 (PDAC) は致命的な致死性癌であり, 腫瘍と血管の関与が切除性に大きく影響し, 全身的に生存する。
しかし、現在の予後予測法では腫瘍と近くの重要な血管との関係を明示的に正確に調査することができない。
本稿では, 異なる患者のCT像における腫瘍と血管の正確な関係を記述し, 予後予測の主要な特徴として, 学習可能なニューラル距離を提案する。
また,CNNやLSTMを用いたダイナミックコントラストCT画像の腫瘍拡張パターンを利用した既存モデルと異なり,CNNやトランスフォーマーモジュールを用いて局所的・大域的特徴を融合させることにより,マルチフェーズコントラストCTにおける腫瘍関連テクスチャ特徴の抽出を改善し,マルチフェーズCT画像間で抽出された特徴をさらに強化した。
pdac患者1,070名を対象に,マルチセンター(n=4)データセットにおいて,提案法と既存の手法を広範囲に評価・比較し,その臨床的有用性を確認した。
先進的リスクマーカーは術前因子の中で生存率の最も高い予測因子であり,neoadjuvant療法の恩恵を受けるリスクの高い患者を選定するための確立された臨床因子と組み合わせる可能性を秘めている。
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