論文の概要: Mask Enhanced Deeply Supervised Prostate Cancer Detection on B-mode Micro-Ultrasound
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10997v1
- Date: Sat, 14 Dec 2024 23:40:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:59:05.494361
- Title: Mask Enhanced Deeply Supervised Prostate Cancer Detection on B-mode Micro-Ultrasound
- Title（参考訳）: Bモードマイクロ超音波によるマスク強調前立腺癌検出
- Authors: Lichun Zhang, Steve Ran Zhou, Moon Hyung Choi, Jeong Hoon Lee, Shengtian Sang, Adam Kinnaird, Wayne G. Brisbane, Giovanni Lughezzani, Davide Maffei, Vittorio Fasulo, Patrick Albers, Sulaiman Vesal, Wei Shao, Ahmed N. El Kaffas, Richard E. Fan, Geoffrey A. Sonn, Mirabela Rusu,
- Abstract要約: 前立腺がんは、男性の間でがんによる死亡の主な原因である。
近年の高周波マイクロ超音波イメージングは,従来の超音波よりも高分解能である。
前立腺癌の特徴はいまだ微妙であり、正常な組織とのあいまいな境界と外観の大きな変化がある。
我々は,Bモードマイクロ超音波画像上で臨床上重要な前立腺癌を自動的に検出し,セグメント化するための新しいアプローチを提示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.716493093803398
- License:
- Abstract: Prostate cancer is a leading cause of cancer-related deaths among men. The recent development of high frequency, micro-ultrasound imaging offers improved resolution compared to conventional ultrasound and potentially a better ability to differentiate clinically significant cancer from normal tissue. However, the features of prostate cancer remain subtle, with ambiguous borders with normal tissue and large variations in appearance, making it challenging for both machine learning and humans to localize it on micro-ultrasound images. We propose a novel Mask Enhanced Deeply-supervised Micro-US network, termed MedMusNet, to automatically and more accurately segment prostate cancer to be used as potential targets for biopsy procedures. MedMusNet leverages predicted masks of prostate cancer to enforce the learned features layer-wisely within the network, reducing the influence of noise and improving overall consistency across frames. MedMusNet successfully detected 76% of clinically significant cancer with a Dice Similarity Coefficient of 0.365, significantly outperforming the baseline Swin-M2F in specificity and accuracy (Wilcoxon test, Bonferroni correction, p-value<0.05). While the lesion-level and patient-level analyses showed improved performance compared to human experts and different baseline, the improvements did not reach statistical significance, likely on account of the small cohort. We have presented a novel approach to automatically detect and segment clinically significant prostate cancer on B-mode micro-ultrasound images. Our MedMusNet model outperformed other models, surpassing even human experts. These preliminary results suggest the potential for aiding urologists in prostate cancer diagnosis via biopsy and treatment decision-making.
- Abstract（参考訳）: 前立腺がんは、男性の間でがんによる死亡の主な原因である。
近年の高周波マイクロ超音波画像の発達は、従来の超音波よりも分解能が向上し、臨床上重要ながんと正常な組織を区別する能力が向上する可能性がある。
しかし前立腺癌の特徴は微妙なままであり、正常な組織とのあいまいな境界と外観の相違があるため、機械学習と人間の両方がマイクロ超音波画像に局所化することは困難である。
MedMusNetと呼ばれる新しいMask Enhanced Deep-supervised Micro-US Networkを提案する。
MedMusNetは前立腺癌の予測マスクを利用して、学習した機能をネットワーク内で階層的に強制し、ノイズの影響を低減し、フレーム全体の一貫性を向上させる。
MedMusNetはDice similarity Coefficient 0.365の臨床的に有意な癌の76%を正常に検出し,Swin-M2Fの特異性と精度(Wilcoxon test, Bonferroni correct, p-value<0.05。
病変レベルおよび患者レベルの分析では,ヒトの専門家と異なる基準値と比較して成績が向上したが,小コホートを考慮すれば統計的に有意な改善は得られなかった。
我々は,Bモードマイクロ超音波画像上で臨床上重要な前立腺癌を自動的に検出し,セグメント化するための新しいアプローチを提示した。
私たちのMedMusNetモデルは、他のモデルよりも優れています。
これらの予備的結果は,前立腺癌診断における生検と治療決定による尿路科医の支援の可能性を示している。
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