Syfte: Extrahera hög nivå funktion representation genom att använda djupa neurala nätverk för detektion av prostatacancer, och sedan baserat på hög nivå funktion representation bygga hierarkisk klassificering för att förfina detektionsresultaten. Metoder: Högnivåfunktionsrepresentationen lärs först av ett nätverk för djupinlärning, där multiparametriska MR-bilder används som indata. Sedan, baserat på de inlärda hög nivå funktioner, en hierarkisk klassificeringsmetod utvecklas, där flera slumpmässiga skogssorterare är iterativt konstruerade för att förfina detektionsresultaten av prostatacancer. Resultat: Experimenten utfördes på 21 verkliga patienter, och den föreslagna metoden uppnår en genomsnittlig sektionsbaserad utvärdering (SBE) på 89,90 %, en genomsnittlig känslighet på 91,51 % och en genomsnittlig specificitet på 88,47 %. Slutsatser: De högnivåfunktioner som vi lärt oss av vår föreslagna metod kan uppnå bättre prestanda än de konventionella handgjorda funktionerna (t.ex. LBP och Haar-liknande egenskaper) för att upptäcka prostatacancerregioner, även de kontextegenskaper som erhålls från den föreslagna hierarkiska klassificeringsmetoden är effektiva för att förfina cancerdetektionsresultatet.
Zhu m.fl. De experimentella resultaten visade att den föreslagna metoden uppnådde en genomsnittlig känslighet på 91,51 % och specificitet på 88,47 %.
MRI‐based prostate cancer detection with high‐level representation and hierarchical classification
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}