原題
Comparison of data fusion strategies for automated prostate lesion detection using mpMRI correlated with whole mount histology.
背景:本研究では、ディープラーニング法を用いて臨床的に有意な前立腺病変を検出するための種々のデータ融合技術を比較した。
方法:マルチパラメトリックMRIと臨床データ(PSA、PSAD、前立腺容積、GTV)の両方を利用して、Unetに基づく複数のCNNアーキテクチャを開発し、組織病理学データに対して試験した。
結果:CNNsは、改善されたパフォーマンスを示す精度と再現率を達成し、決定レベルの融合が最良の結果を示した。複合データのダイス・ソレンセン係数は、mpMRI単独と比較して有意差を示さなかった。
結論:決定レベルの融合ネットワークは前立腺病変の検出に優れており、すべてのmpMRI入力を使用すると、現在のPI-RADSプロトコルと一致して、より良い結果が得られる。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-024-02471-0
PMID: 39080735
コメント