論文の概要: Pre-examinations Improve Automated Metastases Detection on Cranial MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08280v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 06:18:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:15:58.443948
- Title: Pre-examinations Improve Automated Metastases Detection on Cranial MRI
- Title(参考訳): 頭蓋MRIにおける自動転移検出の事前検査による改善
- Authors: Katerina Deike-Hofmann and Dorottya Dancs and Daniel Paech and
Heinz-Peter Schlemmer and Klaus Maier-Hein and Philipp B\"aumer and Alexander
Radbruch and Michael G\"otz
- Abstract要約: コントラスト強調T1強調画像における高感度MMの自動検出
診断成績は造影T1強調画像と術前MRIで得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.39673740985943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Materials and methods: First, a dual-time approach was assessed, for which
the CNN was provided sequences of the MRI that initially depicted new MM
(diagnosis MRI) as well as of a prediagnosis MRI: inclusion of only
contrast-enhanced T1-weighted images (CNNdual_ce) was compared with inclusion
of also the native T1-weighted images, T2-weighted images, and FLAIR sequences
of both time points (CNNdual_all).Second, results were compared with the
corresponding single time approaches, in which the CNN was provided exclusively
the respective sequences of the diagnosis MRI.Casewise diagnostic performance
parameters were calculated from 5-fold cross-validation.
Results: In total, 94 cases with 494 MMs were included. Overall, the highest
diagnostic performance was achieved by inclusion of only the contrast-enhanced
T1-weighted images of the diagnosis and of a prediagnosis MRI (CNNdual_ce,
sensitivity = 73%, PPV = 25%, F1-score = 36%). Using exclusively
contrast-enhanced T1-weighted images as input resulted in significantly less
false-positives (FPs) compared with inclusion of further sequences beyond
contrast-enhanced T1-weighted images (FPs = 5/7 for CNNdual_ce/CNNdual_all, P <
1e-5). Comparison of contrast-enhanced dual and mono time approaches revealed
that exclusion of prediagnosis MRI significantly increased FPs (FPs = 5/10 for
CNNdual_ce/CNNce, P < 1e-9).Approaches with only native sequences were clearly
inferior to CNNs that were provided contrast-enhanced sequences.
Conclusions: Automated MM detection on contrast-enhanced T1-weighted images
performed with high sensitivity. Frequent FPs due to artifacts and vessels were
significantly reduced by additional inclusion of prediagnosis MRI, but not by
inclusion of further sequences beyond contrast-enhanced T1-weighted images.
Future studies might investigate different change detection architectures for
computer-aided detection.
- Abstract(参考訳): 対象と方法: まず,CNNに新しいMM(診断MRI)と診断前MRIのシーケンスが提供され,T1強調画像(CNNdual_ce)とT1強調画像(T2強調画像)とFLAIR画像(CNNdual_all)との対比を行った。
第2に, 診断MRIの各々のシーケンスをCNNに限定して提供し, 診断性能パラメータを5倍のクロスバリデーションから算出した。
結果: 計94例, MM494例であった。
CNNdual_ce, sensitivity = 73%, PPV = 25%, F1-score = 36%)と診断された。
FPs = 5/7 for CNNdual_ce/CNNdual_all, P < 1e-5。
FPs = 5/10 for CNNdual_ce/CNNce, P < 1e-9。
ネイティブシーケンスのみのアプローチは、コントラスト強化シーケンスを提供するCNNよりも明らかに劣っていた。
結論: コントラスト強調T1強調画像におけるMM自動検出を高感度で行った。
異物や血管によるFPの頻度は, 診断前のMRIを付加することにより有意に減少したが, 造影T1強調画像以外の追加配列は含まれなかった。
将来の研究は、コンピュータ支援検出のための異なる変更検出アーキテクチャについて検討する。
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