ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক লিম্ফোমা ক্ষত সনাক্ত এবং পরিমাপ করার জন্য: উপসংহার এবং রেফারেন্স

লিঙ্কের টেবিল

• বিমূর্ত এবং ভূমিকা
• সম্পর্কিত কাজ
• উপকরণ এবং পদ্ধতিসমূহ
• ফলাফল
• আলোচনা
• উপসংহার এবং রেফারেন্স

VI. উপসংহার

এই গবেষণায়, আমরা একাধিক ডেটাসেট জুড়ে PET/CT চিত্রগুলিতে লিম্ফোমা ক্ষত বিভাজন স্বয়ংক্রিয় করার জন্য বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের মূল্যায়ন করেছি। আমরা ক্ষত ব্যবস্থাগুলির পুনরুত্পাদনযোগ্যতা পরীক্ষা করেছি, নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে পার্থক্য প্রকাশ করে, নির্দিষ্ট ক্লিনিকাল ব্যবহারের জন্য তাদের উপযুক্ততা হাইলাইট করে। উপরন্তু, আমরা তাদের ক্লিনিকাল প্রাসঙ্গিকতার উপর জোর দিয়ে প্রতি-ক্ষত স্তরে নেটওয়ার্ক কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য তিনটি ক্ষত সনাক্তকরণের মানদণ্ড প্রবর্তন করেছি। সবশেষে, আমরা গ্রাউন্ড ট্রুথ সঙ্গতি সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জ নিয়ে আলোচনা করেছি এবং সেগমেন্টেশনের জন্য সু-সংজ্ঞায়িত প্রোটোকল থাকার গুরুত্বের ওপর জোর দিয়েছি। এই কাজটি গভীর শিক্ষার সম্ভাব্যতা এবং লিম্ফোমা ক্ষত বিভাজনে সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং গবেষণার বৈধতা এবং ক্লিনিকাল অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত করার জন্য প্রমিত টীকা অনুশীলনের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়।

তথ্যসূত্র

[১] এসএফ ব্যারিংটন এট আল। "হজকিন এবং নন-হজকিন লিম্ফোমাসে থেরাপি পর্যবেক্ষণের জন্য এফডিজি পিইটি"। ইন: ইউরোপীয় জার্নাল অফ নিউক্লিয়ার মেডিসিন অ্যান্ড মলিকুলার ইমেজিং 44.1 (আগস্ট 2017), পিপি 97-110। আইএসএসএন: 1619- 7089।

[২] কে. ওকুয়ুকু এট আল। "প্রাথমিক এক্সট্রানোডাল লিম্ফোমা রোগীদের মধ্যে প্রাথমিক এফডিজি-পিইটি/সিটিতে বিপাকীয় টিউমার পরামিতির আলোকে পূর্বাভাস অনুমান"। en ইন: রেডিওল। অনকল। 50.4 (ডিসেম্বর 2016), পৃষ্ঠা 360–369।

[৩] এন. উ এট আল। "ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তন ক্যান্সার স্ক্রীনিংয়ে রেডিওলজিস্টদের কর্মক্ষমতা উন্নত করে"। ইন: IEEE লেনদেন অন মেডিকেল ইমেজিং 39.4 (2020), pp. 1184–1194।

[৪] সি. ইউয়ান এট আল। "ফিচার ফিউশনের জন্য হাইব্রিড লার্নিং এর মাধ্যমে PET-CT ছবিতে বড় বি-সেল লিম্ফোমা সেগমেন্টেশন ছড়িয়ে দিন"। ইন: মেডিকেল ফিজিক্স 48.7 (2021), পিপি 3665–3678।

[৫] এইচ. হু এট আল। "মাল্টি-ভিউ এবং কনভ3ডি ফিউশন কৌশলের উপর ভিত্তি করে পিইটি চিত্রগুলিতে লিম্ফোমা সেগমেন্টেশন"। ইন: 2020 IEEE 17 তম আন্তর্জাতিক সিম্পোজিয়াম অন বায়োমেডিকেল ইমেজিং (ISBI)। 2020, পৃ. 1197-1200।

[৬] এইচ লি এট আল। "DenseX-Net: পুরো শরীরের PET/CT চিত্রগুলিতে লিম্ফোমা বিভাজনের জন্য একটি শেষ থেকে শেষ মডেল"। ইন: IEEE Access 8 (2020), pp. 8004–8018।

[৭] এল. লিউ এট আল। "পিইটি/সিটি স্ক্যানগুলিতে নেতিবাচক নমুনা বৃদ্ধি এবং লেবেল গাইডেন্স সহ উন্নত মাল্টি-মডাল প্যাচ ভিত্তিক লিম্ফোমা সেগমেন্টেশন"। ইন: মাল্টিস্কেল মাল্টিমোডাল মেডিকেল ইমেজিং। এড. এক্স লি এট আল দ্বারা। চ্যাম: স্প্রিংগার নেচার সুইজারল্যান্ড, 2022, পৃ. 121-129। আইএসবিএন: 978-3-031-18814-5।

[৮] সিএস কনস্টান্টিনো এবং অন্যান্য। "লিম্ফোমা সহ রোগীদের থেকে [18F]FDG PET/CT চিত্রের উপর আধা-স্বয়ংক্রিয় এবং গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সেগমেন্টেশন পদ্ধতির মূল্যায়ন: টিউমার বৈশিষ্ট্যের উপর প্রভাব"। ইন: ডিজিটাল ইমেজিং জার্নাল 36.4 (আগস্ট 2023), পৃ. 1864–1876। ISSN: 1618-727X।

[৯] এজে উইজম্যান এট আল। "লিম্ফোমায় 11টি স্বয়ংক্রিয় PET সেগমেন্টেশন পদ্ধতির তুলনা"। ইংরেজি. ইন: মেডিসিন ও বায়োলজিতে পদার্থবিদ্যা 65.23 (2020), পিপি 235019–235019।

[১০] এজে উইজম্যান এট আল। "লিম্ফোমা রোগীদের মধ্যে রোগগ্রস্ত লিম্ফ নোড বোঝার স্বয়ংক্রিয় PET/CT সনাক্তকরণের জন্য কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক"। ইন: রেডিওলজি: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 2.5 (2020), e200016।

[১১] সি. জিয়াং এট আল। "ডিপ লার্নিং-ভিত্তিক টিউমার সেগমেন্টেশন এবং 3D এফডিজি-পিইটি ইমেজে ছড়িয়ে থাকা বড় বি-সেল লিম্ফোমা রোগীদের প্রাগনোসিসে মোট বিপাকীয় টিউমার ভলিউমের পূর্বাভাস"। ইন: ইউরোপীয় রেডিওলজি 32.7 (জুলাই 2022), পিপি। 4801–4812। আইএসএসএন: 1432-1084।

[১২] পি. ব্ল্যাঙ্ক-ডুরান্ড এট আল। "একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে মোট বিপাকীয় টিউমার ভলিউমের পূর্বাভাসের জন্য 3D FDGPET/CT-তে ছড়িয়ে থাকা বড় বি কোষের লিম্ফোমা ক্ষতগুলির সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বিভাজন।" ইন: ইউরোপিয়ান জার্নাল অফ নিউক্লিয়ার মেডিসিন অ্যান্ড মলিকুলার ইমেজিং 48.5 (মে 2021), পিপি। 1362–1370। আইএসএসএন: 1619-7089।

[১৩] এস. আহমেদ ও অন্যান্য। "মাথা ও ঘাড়ের ক্যান্সার পিইটি/সিটি ইমেজ থেকে টিউমার এবং লিম্ফ নোডের স্বয়ংক্রিয় বিভাজনের জন্য মাল্টিক্লাস ডাইস লস সহ একটি ইউ-নেট কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক"। ইন: হেড এবং নেক টিউমার সেগমেন্টেশন এবং ফলাফলের পূর্বাভাস। এড. V. Andrearczyk এট আল দ্বারা। চ্যাম: স্প্রিংগার নেচার সুইজারল্যান্ড, 2023, পৃষ্ঠা 94-106। আইএসবিএন: 978-3-031-27420-6।

[১৪] এস. গ্যাটিডিস এট আল। "ম্যানুয়ালি টীকাযুক্ত টিউমার ক্ষত সহ একটি সম্পূর্ণ শরীরের FDG-PET/CT ডেটাসেট"। ইন: বৈজ্ঞানিক ডেটা 9.1 (অক্টো. 2022), পি. 601. আইএসএসএন: 2052-4463।

[১৫] এম. পপ এট আল। "বাম-ভেন্ট্রিকলের পরিমাপকরণ অবশিষ্ট ইউ-নেট ব্যবহার করে"। ইংরেজি. ইন: ভলিউম। 11395. পরিসংখ্যানগত আটলাস এবং হার্টের গণনামূলক মডেল। অ্যাট্রিয়াল সেগমেন্টেশন এবং এলভি কোয়ান্টিফিকেশন চ্যালেঞ্জ। সুইজারল্যান্ড: স্প্রিংগার ইন্টারন্যাশনাল পাবলিশিং এজি, 2019, পৃষ্ঠা 371–380। আইএসবিএন: 0302-9743।

[১৬] এ. মাইরোনেঙ্কো। "3D MRI ব্রেন টিউমার সেগমেন্টেশন অটোএনকোডার রেগুলারাইজেশন ব্যবহার করে"। ইংরেজি. ইন: ব্রেনলেসন: গ্লিওমা, মাল্টিপল স্ক্লেরোসিস, স্ট্রোক এবং ট্রমাটিক ব্রেন ইনজুরি। চ্যাম: স্প্রিংগার ইন্টারন্যাশনাল পাবলিশিং, 2019, পৃষ্ঠা 311–320। আইএসবিএন: 0302-9743।

[১৭] F. Isensee et al. "এনএনইউ-নেট: গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক বায়োমেডিকাল ইমেজ সেগমেন্টেশনের জন্য একটি স্ব-কনফিগারিং পদ্ধতি"। ইন: প্রকৃতি পদ্ধতি 18.2 (ডিসেম্বর 2020), পৃষ্ঠা। 203–211।

[১৮] এ. হাতমিজাদেহ ও অন্যান্য। "সুইন ইউএনইটিআর: এমআরআই চিত্রগুলিতে ব্রেন টিউমারগুলির শব্দার্থিক বিভাজনের জন্য সুইন ট্রান্সফরমার"। ইংরেজি. ইন: (2022)।

[১৯] এমজে কার্ডোসো এট আল। মোনাই: স্বাস্থ্যসেবায় গভীর শিক্ষার জন্য একটি ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক। 2022. arXiv: 2211. 02701 [cs.LG]।

[২০] এস. আহমেদ ও অন্যান্য। "লিম্ফোমা পিইটি ইমেজের মাল্টি রেজোলিউশন ক্রপড প্যাচগুলিতে প্রশিক্ষিত একটি 3D নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে উন্নত ক্ষত বিভাজনের দিকে"। ইন: নিউক্লিয়ার মেডিসিনের জার্নাল 64. পরিপূরক 1 (2023), P1360–P1360। আইএসএসএন: 0161-5505।

[২১] জেএল ফ্লিস। "অনেক রেটারদের মধ্যে নামমাত্র স্কেল চুক্তি পরিমাপ করা"। ইংরেজি. ইন: সাইকোলজিক্যাল বুলেটিন 76.5 (1971), পিপি 378–382।

[২২] এ কে ঝা এট আল। "পারমাণবিক ওষুধ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: মূল্যায়নের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন (রিলেনস নির্দেশিকা)"। en ইন: J. Nucl. মেড. 63.9 (সেপ্টেম্বর 2022), পৃ. 1288-1299।

[২৩] এন. হাসানী প্রমুখ। "লিম্ফোমা পিইটি ইমেজিংয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: একটি স্কোপিং পর্যালোচনা (বর্তমান প্রবণতা এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ)"। ইন: পিইটি ক্লিনিক 17.1 (জানুয়ারি 1), পৃ. 145-174। আইএসএসএন: 1556-8598।

[২৪] এসকে ওয়ারফিল্ড এবং অন্যান্য। "একযোগে সত্য এবং কর্মক্ষমতা স্তর অনুমান (স্ট্যাপল): চিত্র বিভাজনের বৈধতার জন্য একটি অ্যালগরিদম"। en ইন: IEEE ট্রান্স। মেড. ইমেজিং 23.7 (জুলাই 2004), পৃষ্ঠা 903-921।