論文の概要: Enhancing Clinically Significant Prostate Cancer Prediction in T2-weighted Images through Transfer Learning from Breast Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07869v1
• Date: Mon, 13 May 2024 15:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.415142
• Title: Enhancing Clinically Significant Prostate Cancer Prediction in T2-weighted Images through Transfer Learning from Breast Cancer
• Title（参考訳）: 乳癌からの転移学習によるT2強調画像における臨床的意義のある前立腺癌予知の促進
• Authors: Chi-en Amy Tai, Alexander Wong,
• Abstract要約: 転送学習は、よりリッチなデータを持つドメインから取得した機能を活用して、限られたデータを持つドメインのパフォーマンスを向上させるテクニックである。 本稿では,T2強調画像における乳癌からの転移学習による臨床的に有意な前立腺癌予知の改善について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.91773485443125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In 2020, prostate cancer saw a staggering 1.4 million new cases, resulting in over 375,000 deaths. The accurate identification of clinically significant prostate cancer is crucial for delivering effective treatment to patients. Consequently, there has been a surge in research exploring the application of deep neural networks to predict clinical significance based on magnetic resonance images. However, these networks demand extensive datasets to attain optimal performance. Recently, transfer learning emerged as a technique that leverages acquired features from a domain with richer data to enhance the performance of a domain with limited data. In this paper, we investigate the improvement of clinically significant prostate cancer prediction in T2-weighted images through transfer learning from breast cancer. The results demonstrate a remarkable improvement of over 30% in leave-one-out cross-validation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 2020年、前立腺がんは14万件の新規感染者を出し、37万5000人以上が死亡した。 臨床的に重要な前立腺癌の正確な同定は、患者に効果的な治療を提供することに不可欠である。 その結果、磁気共鳴画像に基づく臨床的意義を予測するため、ディープニューラルネットワークの適用を探求する研究が急増した。 しかし、これらのネットワークは最適な性能を得るために広範囲なデータセットを必要とする。 近年,データ量の多いドメインから取得した特徴を活用して,限られたデータを持つドメインの性能を向上させる技術としてトランスファーラーニングが登場している。 本稿では,T2強調画像における乳癌からの転移学習による臨床的に有意な前立腺癌予知の改善について検討する。 その結果,残量一括検証精度は30%以上向上した。

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