論文の概要: RadHop-Net: A Lightweight Radiomics-to-Error Regression for False Positive Reduction In MRI Prostate Cancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02066v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 19:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:17.755566
• Title: RadHop-Net: A Lightweight Radiomics-to-Error Regression for False Positive Reduction In MRI Prostate Cancer Detection
• Title（参考訳）: RadHop-Net:MRI前立腺癌検出における偽陽性抑制のための軽量ラジオミクス-エラー回帰法
• Authors: Vasileios Magoulianitis, Jiaxin Yang, Catherine A. Alexander, C. -C. Jay Kuo,
• Abstract要約: 本稿では,FP削減のための新しい軽量CNNであるRadHop-Netを紹介する。 提案されたステージ2は、公開可能なpi-caiデータセットにおける病変検出における平均精度(AP)を0.407から0.468に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.36983109088304
• License:
• Abstract: Clinically significant prostate cancer (csPCa) is a leading cause of cancer death in men, yet it has a high survival rate if diagnosed early. Bi-parametric MRI (bpMRI) reading has become a prominent screening test for csPCa. However, this process has a high false positive (FP) rate, incurring higher diagnostic costs and patient discomfort. This paper introduces RadHop-Net, a novel and lightweight CNN for FP reduction. The pipeline consists of two stages: Stage 1 employs data driven radiomics to extract candidate ROIs. In contrast, Stage 2 expands the receptive field about each ROI using RadHop-Net to compensate for the predicted error from Stage 1. Moreover, a novel loss function for regression problems is introduced to balance the influence between FPs and true positives (TPs). RadHop-Net is trained in a radiomics-to-error manner, thus decoupling from the common voxel-to-label approach. The proposed Stage 2 improves the average precision (AP) in lesion detection from 0.407 to 0.468 in the publicly available pi-cai dataset, also maintaining a significantly smaller model size than the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)は、男性のがん死の主要な原因であるが、早期に診断された場合、生存率が高い。 バイパラメトリックMRI(bpMRI)がcsPCaのスクリーニング試験として注目されている。 しかし、このプロセスは偽陽性(FP)率が高く、高い診断コストと患者の不快感をもたらす。 本稿では,FP削減のための新しい軽量CNNであるRadHop-Netを紹介する。 パイプラインは2つのステージで構成されている。ステージ1は、データ駆動の放射能を使用して、候補ROIを抽出する。 これとは対照的に、Stage 2はRadHop-Netを使用して各ROIに関する受信フィールドを拡張して、予測エラーをStage 1から補償する。 さらに, 回帰問題に対する新たな損失関数を導入し, FPと真正(真正)の影響のバランスをとる。 RadHop-Netは放射能対エラーの方法で訓練されており、一般的なボクセル対ラベルのアプローチとは切り離されている。 提案したステージ2は、公開可能なpi-caiデータセットにおける病変検出の平均精度(AP)を0.407から0.468に改善し、最先端のモデルサイズよりも大幅に小さいモデルサイズを維持している。

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