論文の概要: Guiding the classification of hepatocellular carcinoma on 3D CT-scans using deep and handcrafted radiological features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08097v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 13:10:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:48.531513
• Title: Guiding the classification of hepatocellular carcinoma on 3D CT-scans using deep and handcrafted radiological features
• Title（参考訳）: 深部および手技による3次元CTスキャンによる肝細胞癌の分類
• Authors: E. Sarfati, A. Bône, M-M. Rohé, C. Aubé, M. Ronot, P. Gori, I. Bloch,
• Abstract要約: 我々は,CT画像から組織学的に発現するHCCを自動予測し,放射線技師間の多様性を低下させる手法を提案する。 まず,問題となるデータベース上でCTスキャンからHCCを正確に予測できないことを示し,LI-RADSシステムにインスパイアされた2段階のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hepatocellular carcinoma is the most spread primary liver cancer across the world ($\sim$80\% of the liver tumors). The gold standard for HCC diagnosis is liver biopsy. However, in the clinical routine, expert radiologists provide a visual diagnosis by interpreting hepatic CT-scans according to a standardized protocol, the LI-RADS, which uses five radiological criteria with an associated decision tree. In this paper, we propose an automatic approach to predict histology-proven HCC from CT images in order to reduce radiologists' inter-variability. We first show that standard deep learning methods fail to accurately predict HCC from CT-scans on a challenging database, and propose a two-step approach inspired by the LI-RADS system to improve the performance. We achieve improvements from 6 to 18 points of AUC with respect to deep learning baselines trained with different architectures. We also provide clinical validation of our method, achieving results that outperform non-expert radiologists and are on par with expert ones.
• Abstract（参考訳）: 肝細胞癌は, 肝腫瘍の80 % (\sim$80 %) に最も広く分布する原発性肝癌である。 HCC診断における金の基準は、肝生検である。 しかし, 専門医は, 肝CTスキャンを標準プロトコルであるLI-RADSに従って解釈し, 5つの放射線学的基準と関連する決定木を用いた視覚診断を行う。 本稿では,CT画像から組織学的に発現するHCCの自動予測手法を提案する。 まず,問題となるデータベース上でCTスキャンからHCCを正確に予測できないことを示し,LI-RADSシステムにインスパイアされた2段階のアプローチを提案する。 異なるアーキテクチャでトレーニングされたディープラーニングベースラインに対して,AUCの6点から18点の改善を実現しています。 また, 本手法の臨床的検証を行い, 非専門的放射線科医より優れ, 専門医と同等の成績を示した。

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