Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmentation-Free Outcome Prediction from Head and Neck Cancer PET/CT Images: Deep Learning-Based Feature Extraction from Multi-Angle Maximum Intensity Projections (MA-MIPs)

論文の概要: Segmentation-Free Outcome Prediction from Head and Neck Cancer PET/CT Images: Deep Learning-Based Feature Extraction from Multi-Angle Maximum Intensity Projections (MA-MIPs)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01756v2
Date: Tue, 26 Nov 2024 22:31:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 15:23:04.647432
Title: Segmentation-Free Outcome Prediction from Head and Neck Cancer PET/CT Images: Deep Learning-Based Feature Extraction from Multi-Angle Maximum Intensity Projections (MA-MIPs)
Title（参考訳）: 頭頸部癌PET/CT画像からのセグメンテーションフリーアウト予測:多角最大強度投影(MA-MIP)からの深層学習に基づく特徴抽出
Authors: Amirhosein Toosi, Isaac Shiri, Habib Zaidi, Arman Rahmim,
Abstract要約: 頭頸部癌(HNC)患者の予後予測のための,革新的な,シンプルで効果的なセグメンテーションフリーアプローチを提案する。 PETボリュームに適用された深層学習に基づく特徴抽出技術と多角最大強度投影(MA-MIP)を活用することにより,手動セグメンテーションの必要性を解消する。 PETボリューム上で頭頸部領域の自動収穫を行うための最先端物体検出モデルを訓練する。その後、事前訓練された深部畳み込みニューラルネットワークのバックボーンを用いて72乗から得られたMA-MIPから深部特徴を抽出する
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31923933006157473
License:
Abstract: We introduce an innovative, simple, effective segmentation-free approach for outcome prediction in head \& neck cancer (HNC) patients. By harnessing deep learning-based feature extraction techniques and multi-angle maximum intensity projections (MA-MIPs) applied to Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography (FDG-PET) volumes, our proposed method eliminates the need for manual segmentations of regions-of-interest (ROIs) such as primary tumors and involved lymph nodes. Instead, a state-of-the-art object detection model is trained to perform automatic cropping of the head and neck region on the PET volumes. A pre-trained deep convolutional neural network backbone is then utilized to extract deep features from MA-MIPs obtained from 72 multi-angel axial rotations of the cropped PET volumes. These deep features extracted from multiple projection views of the PET volumes are then aggregated and fused, and employed to perform recurrence-free survival analysis on a cohort of 489 HNC patients. The proposed approach outperforms the best performing method on the target dataset for the task of recurrence-free survival analysis. By circumventing the manual delineation of the malignancies on the FDG PET-CT images, our approach eliminates the dependency on subjective interpretations and highly enhances the reproducibility of the proposed survival analysis method.
Abstract（参考訳）: 頭頸部癌 (HNC) 患者の予後予測のための革新的, 単純, 効果的セグメンテーションフリーアプローチを提案する。深層学習に基づく特徴抽出技術とFDG-PET(Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography)ボリュームに適用した多角最大強度投影(MA-MIPs)を利用することで,本手法は原発性腫瘍や関連するリンパ節などの関心領域(ROIs)を手動で分割する必要がなくなる。代わりに、最先端の物体検出モデルを訓練し、PETボリューム上で頭頸部領域の自動収穫を行う。次に、予め訓練した深部畳み込みニューラルネットワークのバックボーンを用いて、収穫されたPETボリュームの72個の多角軸回転から得られたMA-MIPから深部特徴を抽出する。 PETボリュームの複数の投射像から抽出したこれらの深い特徴を集約して融合し,489人のHNC患者のコホートで無再発生存分析を行う。提案手法は,再現性のない生存分析のタスクにおいて,目標データセット上で最高の性能を発揮する。そこで本研究では,FDG PET-CT画像の悪性度を手動で判定することで,主観的解釈への依存を排除し,生存分析法の再現性を高める。

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