リンパ腫病変の検出と定量化のためのディープニューラルネットワーク：結論と参考文献

に Reinforcement Technology Advancements5m2024/06/12

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この研究では、PET/CT 画像からリンパ腫病変をセグメンテーションするための 4 つのニューラルネットワークアーキテクチャを包括的に評価します。

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著者:

（1）シャダブ・アハメド、ブリティッシュコロンビア大学、ブリティッシュコロンビア州バンクーバー、BCがん研究所、ブリティッシュコロンビア州バンクーバー。また、米国ワシントン州レドモンドのMicrosoft AI for Good LabのMitacs Accelerateフェロー（2022年5月～2023年4月）でもありました（電子メール：[email protected]）。

（２）Yixi Xu、Microsoft AI for Good Lab、レドモンド、ワシントン州、米国

（３）クレア・ガウディ、BC小児病院、バンクーバー、BC州、カナダ

（4） Joo H. O、聖マリア病院、ソウル、大韓民国

（５）イングリッド・ブロワズ、BCキャンサー、バンクーバー、BC州、カナダ

（6）ドン・ウィルソン、BCキャンサー、バンクーバー、BC州、カナダ

（7）パトリック・マルティノー、BCキャンサー、バンクーバー、BC、カナダ

（８）フランソワ・ベナール、BCがん、バンクーバー、BC州、カナダ

（9）フェレシュテ・ユセフィリジ、BCがん研究所、バンクーバー、BC州、カナダ

（10）Rahul Dodhia、Microsoft AI for Good Lab、レドモンド、ワシントン州、米国

（11）フアン・M・ラビスタ、Microsoft AI for Good Lab、レドモンド、ワシントン州、米国

（12）ウィリアム・B・ウィークス、マイクロソフトAI for Good Lab、ワシントン州レドモンド、米国

（13）カルロス・F・ウリベ、BCがん研究所、カナダ、ブリティッシュコロンビア州バンクーバー、ブリティッシュコロンビア大学、カナダ

（14）アルマン・ラミム、BCがん研究所、カナダ、ブリティッシュコロンビア州バンクーバー、ブリティッシュコロンビア大学、カナダ、ブリティッシュコロンビア州バンクーバー。

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VI. 結論

本研究では、複数のデータセットにわたる PET/CT 画像におけるリンパ腫病変のセグメンテーションを自動化するためのさまざまなニューラルネットワークアーキテクチャを評価しました。病変測定の再現性を調べ、ネットワーク間の差異を明らかにし、特定の臨床用途への適合性を強調しました。さらに、病変レベルでネットワークパフォーマンスを評価するための 3 つの病変検出基準を導入し、その臨床的関連性を強調しました。最後に、グラウンドトゥルースの一貫性に関連する課題について説明し、セグメンテーションのための明確に定義されたプロトコルを持つことの重要性を強調しました。本研究は、リンパ腫病変のセグメンテーションにおけるディープラーニングの可能性と限界に関する貴重な洞察を提供し、研究の妥当性と臨床応用を強化するために標準化された注釈付け手法の必要性を強調しています。

参考文献

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