计算机辅助检测前列腺癌在早期使用多参数MRI的前列腺癌:早期诊断的有希望的方法
Jianer Tang1,2, Xiangyi Zheng1, Xiao Wang1
1Department of Urology, First Affiliated Hospital, Medical College of Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China.
概括
这项研究开发了一种使用多参数MRI (mpMRI) 进行前列腺癌检测的计算机辅助诊断系统. 该系统在改善早期前列腺癌诊断和减少放射科医生的工作量方面表现有前途.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 跨直肠超声导向前列腺活检,前列腺癌诊断的标准,是侵入性的,具有高的错误阴性率.
- 需要改善前列腺癌的诊断方法,以减少侵入性.
研究的目的:
- 开发一种计算机辅助诊断 (CAD) 系统,用于使用多参数MRI (mpMRI) 图像检测前列腺癌.
- 评估CAD系统在分类恶性和良性前列腺组织方面的性能.
主要方法:
- 在前列腺活检后进行激进前列腺切除术的106名患者的回顾性分析.
- 从mpMRI序列 (T2WI,DWI,DCE) 提取特征,包括直方图,GLCM,GLGCM,基于波形和Minkowski特征.
- 应用支持向量机 (SVM),K-最近邻居 (KNN) 和集体学习 (EL) 算法进行分类.
主要成果:
- 该CAD系统使用了58个纹理特征和三个分类算法.
- 集体学习实现了基于DWI的分类的最高准确率 (75.1%) 和AUC (0.82).
- 在基于T2WI (64.3%准确率,0.67 AUC) 和DCE (72.2%准确率,0.77 AUC) 的分类中,SVM表现最佳.
结论:
- 开发的计算机辅助诊断系统证明了前列腺癌的有效评估能力.
- 这种基于mpMRI的CAD系统有可能减少放射科医生的工作量,并提高早期前列腺癌检测.
