Prostate cancer segmentation with multispectral MRI using cost-sensitive Conditional Random Fields
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is a leading cause of cancer death for men in the United States. There is currently no widely adopted accurate noninvasive method for localizing prostate cancer using imaging. If such as technique were available it could be used to guide biopsy, radiotheraphy and surgery. However, current imaging techniques are limited due to inability to detect cancers, intensity changes related to non-malignant pathologies and interobserver variability. Recently, multispectral magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as a promising noninvasive method for the localization of prostate cancer alternative to transrectal ultrasound (TRUS). This paper develops automated methods for prostate cancer localization with conditional random fields using multispectral MRI. We propose to combine cost-sensitive Support Vector Machines with Conditional Random Fields and show that this method results in higher accuracy of localization compared to other common methods. Our results also show that multispectral modality images helps to increase the accuracy of prostate cancer localization. Using multispectral MR images, we demonstrate the effectiveness of each algorithm by testing them on real data sets and compare them to recently proposed SVMstruct and Conditional Random Fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».