Information fusion for fully automated segmentation of head and neck tumors from PET and CT images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background PET/CT images combining anatomic and metabolic data provide complementary information that can improve clinical task performance. PET image segmentation algorithms exploiting the multi‐modal information available are still lacking. Purpose Our study aimed to assess the performance of PET and CT image fusion for gross tumor volume (GTV) segmentations of head and neck cancers (HNCs) utilizing conventional, deep learning (DL), and output‐level voting‐based fusions. Methods The current study is based on a total of 328 histologically confirmed HNCs from six different centers. The images were automatically cropped to a 200 × 200 head and neck region box, and CT and PET images were normalized for further processing. Eighteen conventional image‐level fusions were implemented. In addition, a modified U2‐Net architecture as DL fusion model baseline was used. Three different input, layer, and decision‐level information fusions were used. Simultaneous truth and performance level estimation (STAPLE) and majority voting to merge different segmentation outputs (from PET and image‐level and network‐level fusions), that is, output‐level information fusion (voting‐based fusions) were employed. Different networks were trained in a 2D manner with a batch size of 64. Twenty percent of the dataset with stratification concerning the centers (20% in each center) were used for final result reporting. Different standard segmentation metrics and conventional PET metrics, such as SUV, were calculated. Results In single modalities, PET had a reasonable performance with a Dice score of 0.77 ± 0.09, while CT did not perform acceptably and reached a Dice score of only 0.38 ± 0.22. Conventional fusion algorithms obtained a Dice score range of [0.76–0.81] with guided‐filter‐based context enhancement (GFCE) at the low‐end, and anisotropic diffusion and Karhunen–Loeve transform fusion (ADF), multi‐resolution singular value decomposition (MSVD), and multi‐level image decomposition based on latent low‐rank representation (MDLatLRR) at the high‐end. All DL fusion models achieved Dice scores of 0.80. Output‐level voting‐based models outperformed all other models, achieving superior results with a Dice score of 0.84 for Majority_ImgFus, Majority_All, and Majority_Fast. A mean error of almost zero was achieved for all fusions using SUV peak , SUV mean and SUV median . Conclusion PET/CT information fusion adds significant value to segmentation tasks, considerably outperforming PET‐only and CT‐only methods. In addition, both conventional image‐level and DL fusions achieve competitive results. Meanwhile, output‐level voting‐based fusion using majority voting of several algorithms results in statistically significant improvements in the segmentation of HNC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».