論文の概要: Evaluating the Impact of Sequence Combinations on Breast Tumor Segmentation in Multiparametric MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07813v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 02:09:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 20:36:36.921922
- Title: Evaluating the Impact of Sequence Combinations on Breast Tumor Segmentation in Multiparametric MRI
- Title（参考訳）: マルチパラメトリックMRIにおける乳腺腫瘍分節形成に対する配列の組み合わせの影響の評価
- Authors: Hang Min, Gorane Santamaria Hormaechea, Prabhakar Ramachandran, Jason Dowling,
- Abstract要約: mpMRIにおける配列の組み合わせの効果は未解明のままである。
DCE配列を用いたnnU-Netモデルは機能腫瘍容積(FTV)セグメンテーションにおいて0.69$pm$0.18のDice類似係数(DSC)を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) is a key tool for assessing breast cancer progression. Although deep learning has been applied to automate tumor segmentation in breast MRI, the effect of sequence combinations in mpMRI remains under-investigated. This study explores the impact of different combinations of T2-weighted (T2w), dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) and diffusion-weighted imaging (DWI) with apparent diffusion coefficient (ADC) map on breast tumor segmentation using nnU-Net. Evaluated on a multicenter mpMRI dataset, the nnU-Net model using DCE sequences achieved a Dice similarity coefficient (DSC) of 0.69 $\pm$ 0.18 for functional tumor volume (FTV) segmentation. For whole tumor mask (WTM) segmentation, adding the predicted FTV to DWI and ADC map improved the DSC from 0.57 $\pm$ 0.24 to 0.60 $\pm$ 0.21. Adding T2w did not yield significant improvement, which still requires further investigation under a more standardized imaging protocol. This study serves as a foundation for future work on predicting breast cancer treatment response using mpMRI.
- Abstract（参考訳）: マルチパラメトリックMRI(Multiparametric magnetic resonance imaging)は、乳がんの進行を評価する重要なツールである。
深層学習は乳房MRIにおける腫瘍のセグメンテーションの自動化に応用されているが、mpMRIにおける配列の組み合わせの効果は未解明のままである。
本研究では,T2-weighted (T2w), dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) とdifffusion-weighted Imaging (DWI) の異なる組み合わせが乳房腫瘍セグメント化に及ぼす影響について検討した。
DCEシークエンスを用いたnnU-Netモデルは, 機能腫瘍容積(FTV)セグメンテーションにおいて0.69$\pm$0.18のDice類似係数(DSC)を達成した。
全腫瘍マスク(WTM)セグメンテーションでは、予測されたFTVをDWIとADCマップに追加し、DSCを0.57$\pm$ 0.24から0.60$\pm$ 0.21に改善した。
T2wの追加は大幅な改善には至らなかったが、それでもより標準化された撮像プロトコルの下でさらなる調査が必要である。
本研究は,mpMRIを用いた乳癌治療反応の予測に関する今後の研究の基盤となる。
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