Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis

論文の概要: Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09666v2
Date: Fri, 28 Jun 2024 09:25:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 21:15:15.155493
Title: Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis
Title（参考訳）: AIによる前立腺癌診断のための変形性MRIシークエンス登録
Authors: Alessa Hering, Sarah de Boer, Anindo Saha, Jasper J. Twilt, Mattias P. Heinrich, Derya Yakar, Maarten de Rooij, Henkjan Huisman, Joeran S. Bosma,
Abstract要約: PI-CAI(Prostate Imaging: Cancer AI)の課題は、臨床上重要な前立腺がん検出のための専門家レベルの診断アルゴリズムに繋がった。これらのアルゴリズムは、T2重み付きおよび拡散重み付きスキャンからなる、バイパラメトリックMRIスキャンを入力として受信する。これらのスキャンは、スキャンプロセスの複数の要因により、不整合が生じる可能性がある。画像登録は、シーケンス間の変形を予測することでこの問題を軽減することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.102189448685959
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The PI-CAI (Prostate Imaging: Cancer AI) challenge led to expert-level diagnostic algorithms for clinically significant prostate cancer detection. The algorithms receive biparametric MRI scans as input, which consist of T2-weighted and diffusion-weighted scans. These scans can be misaligned due to multiple factors in the scanning process. Image registration can alleviate this issue by predicting the deformation between the sequences. We investigate the effect of image registration on the diagnostic performance of AI-based prostate cancer diagnosis. First, the image registration algorithm, developed in MeVisLab, is analyzed using a dataset with paired lesion annotations. Second, the effect on diagnosis is evaluated by comparing case-level cancer diagnosis performance between using the original dataset, rigidly aligned diffusion-weighted scans, or deformably aligned diffusion-weighted scans. Rigid registration showed no improvement. Deformable registration demonstrated a substantial improvement in lesion overlap (+10% median Dice score) and a positive yet non-significant improvement in diagnostic performance (+0.3% AUROC, p=0.18). Our investigation shows that a substantial improvement in lesion alignment does not directly lead to a significant improvement in diagnostic performance. Qualitative analysis indicated that jointly developing image registration methods and diagnostic AI algorithms could enhance diagnostic accuracy and patient outcomes.
Abstract（参考訳）: PI-CAI(Prostate Imaging: Cancer AI)の課題は、臨床上重要な前立腺がん検出のための専門家レベルの診断アルゴリズムに繋がった。アルゴリズムは入力としてバイパラメトリックMRIスキャンを受け取り、これはT2重みと拡散重み付きスキャンからなる。これらのスキャンは、スキャンプロセスの複数の要因により、不整合が生じる可能性がある。画像登録は、シーケンス間の変形を予測することでこの問題を軽減することができる。画像登録がAIによる前立腺癌診断の診断成績に及ぼす影響について検討した。まず、MeVisLabで開発された画像登録アルゴリズムを、ペアの病変アノテーションを持つデータセットを用いて解析する。第2に、元のデータセット、厳密に整列された拡散強調スキャン、または変形的に整列された拡散強調スキャンとのケースレベルがん診断性能を比較して、診断への影響を評価する。登録は改善されなかった。変形性登録では病変の重複(中央値の10%以上)が有意に改善し,診断成績はプラスでも有意な改善が認められた(+0.3% AUROC, p=0.18)。本研究は, 病変アライメントの大幅な改善は, 診断成績の大幅な改善につながるものではないことを示唆している。定性的分析により、画像登録法と診断AIアルゴリズムを共同開発することで、診断精度と患者の結果が向上することが示唆された。

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