Multistream fusion segmentation and classification of prostate lesions from magnetic resonance images
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is a significant contributor to cancer-related deaths in men. Detecting prostate cancer early can greatly increase the likelihood of successful treatment. However, detecting and assessing prostate lesions from multiparametric magnetic resonance images (MRI) is time-consuming and variable across radiologists with different levels of experience. We present an integrated framework for segmenting and classifying prostate lesions from MRI. The proposed approach is in contrast with most existing automated prostate analysis approaches, which treat segmentation and classification of prostate lesions as two separate tasks with no interactions between them. In the proposed framework, preliminary lesion boundaries were first segmented from T2-weighted (T2W) and diffusion-weighted images (DWI) by a three-stream network. The region of interest (ROI) enclosing the segmented lesion was fed to a weakly supervised classification network, which predicted the Gleason grade of the lesion and provided the class activation maps (CAMs) corresponding to multiple MRI modalities. Finally, MR images of different modalities with the corresponding CAMs were fed to a six-stream network to generate an enhanced lesion mask. Our experiments showed that CAMs generated by the proposed weakly supervised classifier improved segmentation performance. Our proposed method has a great potential to improve the accuracy and efficiency of prostate MRI interpretation workflow.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».