A Comparative Study Between Apparent Diffusion Imaging and Correlated Diffusion Imaging for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is the second most common cancer in men world-wide, with approximately 174,650 new cases diagnosed in 2019 inthe U.S. [1]. However, prognosis is relatively good given sufficientlyearly detection during the non-metastatic stage, motivating the needfor fast and reliable cancer screening methods. Diffusion weightedimaging is a magnetic resonance imaging technique that is gainingtraction as a noninvasive method for cancer screening. In 2013, anew form of diffusion weighted imaging called correlated diffusionimaging (CDI) was introduced as a potential candidate modality forbuilding computer-aided clinical decision support systems [2]. Weperform a large scale study, across 101 patient cases with full PI-RADS score and histopathology, to compare the performance ofcorrelated diffusion imaging in prostate cancer detection and localization to apparent diffusion coefficient maps, the most commonlyused diffusion weighted imaging-derived imaging modality in can-cer grading. Using threshold-based classification, experimental results showed that CDI achieves higher specificity at high sensitivityvalues of 90% and 95%, suggesting that CDI is well suited for scenarios where high sensitivity is crucial, such as cancer screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».