論文の概要: From Global Radiomics to Parametric Maps: A Unified Workflow Fusing Radiomics and Deep Learning for PDAC Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17986v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 04:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.229244
• Title: From Global Radiomics to Parametric Maps: A Unified Workflow Fusing Radiomics and Deep Learning for PDAC Detection
• Title（参考訳）: グローバルラジオミクスからパラメトリックマップへ:ラジオミクスを融合した統合ワークフローとPDAC検出のためのディープラーニング
• Authors: Zengtian Deng, Yimeng He, Yu Shi, Lixia Wang, Touseef Ahmad Qureshi, Xiuzhen Huang, Debiao Li,
• Abstract要約: 本稿では,まず識別的放射能特徴を抽出し,次に放射能を増強したnnUNetに注入する統一的なフレームワークを提案する。 これは、手作りの放射能が、グローバルレベルとボクセルレベルの両方で注入されると、PDAC検出のためのディープラーニングモデルに補完的な信号を与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5975290092771797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Radiomics and deep learning both offer powerful tools for quantitative medical imaging, but most existing fusion approaches only leverage global radiomic features and overlook the complementary value of spatially resolved radiomic parametric maps. We propose a unified framework that first selects discriminative radiomic features and then injects them into a radiomics-enhanced nnUNet at both the global and voxel levels for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) detection. On the PANORAMA dataset, our method achieved AUC = 0.96 and AP = 0.84 in cross-validation. On an external in-house cohort, it achieved AUC = 0.95 and AP = 0.78, outperforming the baseline nnUNet; it also ranked second in the PANORAMA Grand Challenge. This demonstrates that handcrafted radiomics, when injected at both global and voxel levels, provide complementary signals to deep learning models for PDAC detection. Our code can be found at https://github.com/briandzt/dl-pdac-radiomics-global-n-paramaps
• Abstract（参考訳）: 放射能と深層学習はともに定量的な医療画像撮影のための強力なツールを提供するが、既存の核融合法は地球規模の放射能の特徴のみを活かし、空間的に解決された放射能パラメトリックマップの補完的な価値を見落としている。 膵管腺癌 (PDAC) の診断において, まず識別的放射線学的特徴を抽出し, 膵管腺癌 (PDAC) の診断において, 放射能を増強したnnUNetに注入する統合的枠組みを提案する。 PANORAMAデータセットでは,AUC = 0.96,AP = 0.84をクロスバリデーションで達成した。 外部の社内コホートでは、AUC = 0.95とAP = 0.78を達成し、ベースラインのnnUNetを上回り、PANORAMAグランドチャレンジでも2位となった。 これは、手作りの放射能が、グローバルレベルとボクセルレベルの両方で注入されると、PDAC検出のためのディープラーニングモデルに補完的な信号を与えることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/briandzt/dl-pdac-radiomics-global-n-paramapsで見られます。

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