深度学习算法用于瘤细分和诊断前列腺癌患者临床显著癌症的歧视
Sujin Hong1, Seung Ho Kim1, Byeongcheol Yoo2
1Department of Radiology, Inje University, College of Medicine, Haeundae Paik Hospital, Busan 48108, Republic of Korea.
Current oncology (Toronto, Ont.)
|August 25, 2023
概括
深度学习算法 (DLA) 可以单独使用表面扩散系数 (ADC) 地图对临床显著的前列腺癌 (PCa) 与非癌性组织进行细分和区分. 这种人工智能方法显示了改进PCa诊断的可行性.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 诊断需要准确区分临床显著癌症 (CSC) 和非CSC.
- 来自MRI的表面扩散系数 (ADC) 地图为非侵入性瘤表征提供了潜在的潜力.
研究的目的:
- 评估深度学习算法 (DLA) 的可行性,以对PCa患者的CSC (格里森得分≥7) 与非CSC进行细分和区分.
- 仅使用ADC地图 (b2000) 来评估DLA的性能.
主要方法:
- 一个卷积神经网络 (CNN) 被训练用于瘤细分和分类,使用来自149名PCa患者的ADC地图.
- 使用U-Net和DenseNet架构进行分段和分类,分别.
- 通过来自多个机构和MRI机器的数据,DLA在内部和外部进行了验证.
主要成果:
- DLA实现了瘤细分的Dice得分为0.822 (内部) 和0.7776 (外部).
- 分类准确度达到73% (内部) 和75% (外部).
- 对CSC的外部验证显示灵敏度为84%,特异性为48%.
结论:
- 仅使用ADC地图的深度学习算法对前列腺瘤的细分是可行的.
- DLA证明了从非癌性组织中区分临床显著的前列腺癌的潜力.


