論文の概要: Towards Multi-modality Fusion and Prototype-based Feature Refinement for Clinically Significant Prostate Cancer Classification in Transrectal Ultrasound
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14069v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 07:45:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 15:00:17.597567
- Title: Towards Multi-modality Fusion and Prototype-based Feature Refinement for Clinically Significant Prostate Cancer Classification in Transrectal Ultrasound
- Title（参考訳）: 経直腸超音波による前立腺癌診断における多モード融合と原型的特徴再構成
- Authors: Hong Wu, Juan Fu, Hongsheng Ye, Yuming Zhong, Xuebin Zou, Jianhua Zhou, Yi Wang,
- Abstract要約: 臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)分類のための多モードTRUSを用いた新しい学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,Bモードとせん断波エラストグラフィ(SWE)から特徴を抽出するために,2つの別々の3D ResNet-50を用いている。
このフレームワークの性能は512のTRUSビデオと生検で得られた前立腺癌からなる大規模データセットで評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.662744612095781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prostate cancer is a highly prevalent cancer and ranks as the second leading cause of cancer-related deaths in men globally. Recently, the utilization of multi-modality transrectal ultrasound (TRUS) has gained significant traction as a valuable technique for guiding prostate biopsies. In this study, we propose a novel learning framework for clinically significant prostate cancer (csPCa) classification using multi-modality TRUS. The proposed framework employs two separate 3D ResNet-50 to extract distinctive features from B-mode and shear wave elastography (SWE). Additionally, an attention module is incorporated to effectively refine B-mode features and aggregate the extracted features from both modalities. Furthermore, we utilize few shot segmentation task to enhance the capacity of classification encoder. Due to the limited availability of csPCa masks, a prototype correction module is employed to extract representative prototypes of csPCa. The performance of the framework is assessed on a large-scale dataset consisting of 512 TRUS videos with biopsy-proved prostate cancer. The results demonstrate the strong capability in accurately identifying csPCa, achieving an area under the curve (AUC) of 0.86. Moreover, the framework generates visual class activation mapping (CAM), which can serve as valuable assistance for localizing csPCa. These CAM images may offer valuable guidance during TRUS-guided targeted biopsies, enhancing the efficacy of the biopsy procedure.The code is available at https://github.com/2313595986/SmileCode.
- Abstract（参考訳）: 前立腺がんは非常に多いがんであり、世界で2番目に多い死因である。
近年,多モード経直腸超音波(TRUS)の利用は,前立腺生検を導く上で重要な技術として注目されている。
本研究では,多モードTRUSを用いた臨床上重要な前立腺癌(csPCa)分類のための新しい学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは2つの異なる3D ResNet-50を用いて,Bモードとせん断波エラストグラフィ(SWE)から特徴を抽出する。
さらに、Bモード特徴を効果的に洗練し、両方のモダリティから抽出した特徴を集約するために、アテンションモジュールが組み込まれている。
さらに,分類エンコーダのキャパシティを高めるために,ショットセグメンテーションタスクがほとんどない。
csPCaマスクの入手が限られているため、csPCaの代表プロトタイプを抽出するためにプロトタイプ修正モジュールが使用される。
このフレームワークの性能は512のTRUSビデオと生検で得られた前立腺癌からなる大規模データセットで評価される。
その結果、csPCaを正確に同定し、曲線(AUC)の0.86の領域を達成できる強い能力を示した。
さらに、このフレームワークは、csPCaのローカライズに有用な視覚クラスアクティベーションマッピング(CAM)を生成する。
これらのCAM画像は、TRUSに誘導された標的バイオプシーの間、貴重なガイダンスを提供し、生検手順の有効性を高め、https://github.com/2313595986/SmileCode.comで利用可能である。
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