림프종 병변을 검출하고 정량화하기 위한 심층 신경망: 결론 및 참고 문헌

~에 의해 Reinforcement Technology Advancements5m2024/06/12

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이 연구는 PET/CT 영상에서 림프종 병변 분할을 위한 4가지 신경망 아키텍처에 대한 종합적인 평가를 수행합니다.

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저자:

(1) Shadab Ahamed, 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다 BC 주 밴쿠버 소재), BC 암 연구소(캐나다 BC 주 밴쿠버 소재). 그는 또한 미국 워싱턴 주 레드몬드에 있는 Good Lab의 Microsoft AI에서 Mitacs Accelerate Fellow(2022년 5월 - 2023년 4월)였습니다(이메일: [email protected]).

(2) Yixi Xu, Microsoft AI for Good Lab(미국 워싱턴주 레드먼드);

(3) Claire Gowdy, BC 아동 병원, 밴쿠버, BC 주, 캐나다;

(4) 주호(주호), 대한민국 서울 성모병원;

(5) 잉그리드 블로이즈(Ingrid Bloise), BC 캔서, 밴쿠버, BC, 캐나다;

(6) 돈 윌슨(Don Wilson), BC 캔서, 밴쿠버, BC, 캐나다;

(7) 패트릭 마티노(Patrick Martineau), BC 캔서, 밴쿠버, BC, 캐나다;

(8) Francois Benard, BC Cancer, 밴쿠버, BC, 캐나다;

(9) 캐나다 BC 주 밴쿠버 소재 BC 암 연구소의 Fereshteh Yousefirizi;

(10) Rahul Dodhia, Good Lab의 Microsoft AI(미국 워싱턴 주 레드먼드);

(11) Juan M. Lavista, Good Lab의 Microsoft AI, 미국 워싱턴 주 레드몬드;

(12) William B. Weeks, Microsoft AI for Good Lab, 미국 워싱턴주 레드몬드;

(13) Carlos F. Uribe, BC 암 연구소(캐나다 밴쿠버 소재) 및 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다 BC 주 밴쿠버 소재);

(14) Arman Rahmim, BC 암 연구소(캐나다 밴쿠버 소재) 및 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다 BC 주 밴쿠버 소재).

링크 표

6. 결론

이 연구에서는 여러 데이터세트에 걸쳐 PET/CT 이미지의 림프종 병변 분할을 자동화하기 위한 다양한 신경망 아키텍처를 평가했습니다. 우리는 병변 측정의 재현성을 조사하여 네트워크 간의 차이점을 밝히고 특정 임상 용도에 대한 적합성을 강조했습니다. 또한 임상적 관련성을 강조하면서 병변별 수준에서 네트워크 성능을 평가하기 위해 세 가지 병변 감지 기준을 도입했습니다. 마지막으로 우리는 Ground Truth 일관성과 관련된 과제에 대해 논의하고 세분화를 위해 잘 정의된 프로토콜을 갖는 것이 중요하다는 점을 강조했습니다. 이 연구는 림프종 병변 세분화에 있어서 딥 러닝의 잠재력과 한계에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 연구 타당성과 임상 적용을 향상시키기 위한 표준화된 주석 실행의 필요성을 강조합니다.

참고자료

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