論文の概要: ProsDectNet: Bridging the Gap in Prostate Cancer Detection via Transrectal B-mode Ultrasound Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05334v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 19:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 21:34:52.420540
• Title: ProsDectNet: Bridging the Gap in Prostate Cancer Detection via Transrectal B-mode Ultrasound Imaging
• Title（参考訳）: ProsDectNet: Transrectal B-mode Ultrasound Imaging による前立腺癌検出におけるギャップを埋める
• Authors: Sulaiman Vesal, Indrani Bhattacharya, Hassan Jahanandish, Xinran Li, Zachary Kornberg, Steve Ran Zhou, Elijah Richard Sommer, Moon Hyung Choi, Richard E. Fan, Geoffrey A. Sonn, Mirabela Rusu
• Abstract要約: ProsDectNetはBモード超音波で前立腺がんを局在させるマルチタスクディープラーニングアプローチである。 MRI-TRUS 融合生検を施行した289例のコホートを用いて, ProsDectNet の訓練と評価を行った。 以上の結果から,ProsDectNetはコンピュータ支援診断システムとして利用できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6024562346319167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpreting traditional B-mode ultrasound images can be challenging due to image artifacts (e.g., shadowing, speckle), leading to low sensitivity and limited diagnostic accuracy. While Magnetic Resonance Imaging (MRI) has been proposed as a solution, it is expensive and not widely available. Furthermore, most biopsies are guided by Transrectal Ultrasound (TRUS) alone and can miss up to 52% cancers, highlighting the need for improved targeting. To address this issue, we propose ProsDectNet, a multi-task deep learning approach that localizes prostate cancer on B-mode ultrasound. Our model is pre-trained using radiologist-labeled data and fine-tuned using biopsy-confirmed labels. ProsDectNet includes a lesion detection and patch classification head, with uncertainty minimization using entropy to improve model performance and reduce false positive predictions. We trained and validated ProsDectNet using a cohort of 289 patients who underwent MRI-TRUS fusion targeted biopsy. We then tested our approach on a group of 41 patients and found that ProsDectNet outperformed the average expert clinician in detecting prostate cancer on B-mode ultrasound images, achieving a patient-level ROC-AUC of 82%, a sensitivity of 74%, and a specificity of 67%. Our results demonstrate that ProsDectNet has the potential to be used as a computer-aided diagnosis system to improve targeted biopsy and treatment planning.
• Abstract（参考訳）: 従来のbモード超音波画像の解釈は、画像アーティファクト(シャドーイングやスペックルなど)によって困難になり、感度が低下し、診断精度が低下する。 磁気共鳴イメージング(MRI)は解決策として提案されているが、高価で広く利用できない。 さらに、ほとんどの生検は経直腸超音波(TRUS)だけでガイドされており、最大52%のがんを見逃し、ターゲティングの改善の必要性を強調している。 本稿では,Bモード超音波上で前立腺癌を局所化するマルチタスク深層学習手法ProsDectNetを提案する。 バイオプシー確認ラベルを用いて, 放射線技師ラベルデータを用いて事前トレーニングを行い, 微調整を行った。 ProsDectNetは病変検出とパッチ分類ヘッドを備えており、エントロピーによるモデル性能の向上と偽陽性予測の低減のために不確実性を最小化している。 MRI-TRUS 融合生検を施行した289例のコホートを用いてProsDectNetの訓練と評価を行った。 その後,41例の患者に対して,prosdectnetはbモード超音波画像による前立腺癌検出において,平均専門家臨床医よりも優れており,患者レベルのroc-aucは82%,感度は74%,特異度は67%であった。 以上の結果から,ProsDectNetは標的となる生検や治療計画を改善するコンピュータ支援診断システムとして利用できる可能性が示唆された。

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