論文の概要: Radiomics-guided Multimodal Self-attention Network for Predicting Pathological Complete Response in Breast MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02936v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 04:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:59:32.888957
• Title: Radiomics-guided Multimodal Self-attention Network for Predicting Pathological Complete Response in Breast MRI
• Title（参考訳）: 放射線誘導型マルチモーダルセルフアテンションネットワークによる乳腺MRIの病的完全反応の予測
• Authors: Jonghun Kim, Hyunjin Park,
• Abstract要約: 本研究では,ダイナミックコントラスト強調画像(DCE)とADCマップを用いた乳癌患者のpCR予測モデルを提案する。 本手法は, 腫瘍関連領域からの特徴抽出を誘導するために放射線を利用した自己注意機構を備えたエンコーダを用いて, DCE MRI と ADC から特徴抽出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6852491526879687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Breast cancer is the most prevalent cancer among women and predicting pathologic complete response (pCR) after anti-cancer treatment is crucial for patient prognosis and treatment customization. Deep learning has shown promise in medical imaging diagnosis, particularly when utilizing multiple imaging modalities to enhance accuracy. This study presents a model that predicts pCR in breast cancer patients using dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance imaging (MRI) and apparent diffusion coefficient (ADC) maps. Radiomics features are established hand-crafted features of the tumor region and thus could be useful in medical image analysis. Our approach extracts features from both DCE MRI and ADC using an encoder with a self-attention mechanism, leveraging radiomics to guide feature extraction from tumor-related regions. Our experimental results demonstrate the superior performance of our model in predicting pCR compared to other baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 乳癌は女性の間で最も多いがんであり、抗がん療法が患者の予後と治療のカスタマイズに不可欠である後、病理学的完全反応(pCR)を予測する。 深層学習は、医用画像診断において、特に精度を高めるために複数の画像モダリティを利用する場合に、有望であることを示している。 本研究では,ダイナミックコントラスト強調画像(DCE)とADCマップを用いた乳癌患者のpCR予測モデルを提案する。 放射線学的特徴は腫瘍領域の手作りの特徴として確立されており、医用画像解析に有用である。 本手法は, 腫瘍関連領域からの特徴抽出を誘導するために放射線を利用した自己注意機構を備えたエンコーダを用いて, DCE MRI と ADC から特徴抽出を行う。 実験の結果,他のベースライン法と比較して,pCR予測におけるモデルの性能が優れていることが示された。

関連論文リスト

• Optimizing Synthetic Correlated Diffusion Imaging for Breast Cancer Tumour Delineation [71.91773485443125]
  CDI$s$ - 最適化されたモダリティにより最高のAUCが達成され、金標準のモダリティが0.0044より優れていることを示す。 特に、最適化されたCDI$s$モダリティは、最適化されていないCDI$s$値よりも0.02以上のAUC値を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T16:07:58Z)
• Improving Breast Cancer Grade Prediction with Multiparametric MRI Created Using Optimized Synthetic Correlated Diffusion Imaging [71.91773485443125]
  乳がん治療計画において、グレーディングは重要な役割を担っている。 現在の腫瘍グレード法では、患者から組織を抽出し、ストレス、不快感、医療費の上昇につながる。 本稿では,CDI$s$の最適化による乳癌の診断精度の向上について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:48:26Z)
• Using Multiparametric MRI with Optimized Synthetic Correlated Diffusion Imaging to Enhance Breast Cancer Pathologic Complete Response Prediction [71.91773485443125]
  ネオアジュバント化学療法は乳癌の治療戦略として最近人気を集めている。 ネオアジュバント化学療法を推奨する現在のプロセスは、医療専門家の主観的評価に依存している。 本研究は, 乳癌の病理組織学的完全反応予測に最適化されたCDI$s$を応用することを検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:40:56Z)
• Exploring Kinetic Curves Features for the Classification of Benign and Malignant Breast Lesions in DCE-MRI [3.3382992386198675]
  胸部良性病変と悪性病変の分類精度を高めるため, 運動曲線および放射線学的特徴の動的特性を活用することを提案する。 提案手法は,200個のDCE-MRIスキャンと298個の乳腺腫瘍を含む社内データセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T07:08:13Z)
• A Multi-Institutional Open-Source Benchmark Dataset for Breast Cancer Clinical Decision Support using Synthetic Correlated Diffusion Imaging Data [82.74877848011798]
  Cancer-Net BCaは、乳がん患者の画像データであるボリュームCDI$s$の複数機関のオープンソースベンチマークデータセットである。 Cancer-Net BCaは、機械学習の進歩を加速し、がんと戦う臨床医を助ける、グローバルなオープンソースイニシアチブの一部として、一般公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:41:44Z)
• Enhancing Clinical Support for Breast Cancer with Deep Learning Models using Synthetic Correlated Diffusion Imaging [66.63200823918429]
  深層学習モデルを用いた乳癌に対する臨床支援の強化について検討した。 我々は、体積畳み込みニューラルネットワークを利用して、前処理コホートから深い放射能特徴を学習する。 提案手法は, グレードと処理後応答予測の両方において, より良い性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T03:02:12Z)
• PD-DWI: Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in invasive breast cancer with Physiologically-Decomposed Diffusion-Weighted MRI machine-learning model [0.0]
  DWIと臨床データからpCRを予測するための生理学的に分解されたDWI機械学習モデルPD-DWIを紹介する。 我々のモデルは、現在のリーダーボードの最良の結果と比較して、曲線下(AUC)の面積を大幅に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-12T08:59:49Z)
• Implementation of Convolutional Neural Network Architecture on 3D Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Prostate Cancer Diagnosis [0.0]
  磁気共鳴画像における前立腺病変の自動分類のための新しいディープラーニング手法を提案する。 提案手法は受信器動作特性曲線値0.87の領域で分類性能を達成した。 提案フレームワークは前立腺癌における医用画像の解釈を補助し,不必要な生検を減らす可能性を反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T16:47:52Z)
• Learned super resolution ultrasound for improved breast lesion characterization [52.77024349608834]
  超高分解能超音波局在顕微鏡は毛細血管レベルでの微小血管のイメージングを可能にする。 この作業では、これらの課題に対処するために、信号構造を効果的に活用するディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。 トレーニングしたネットワークを利用することで,従来のPSF知識を必要とせず,UCAの分離性も必要とせず,短時間で微小血管構造を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T09:04:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。