Abstrakt. Pankreatiskt ventrikeladenokarcinom (PDAC) är en av de mest dödliga cancertyperna med en total överlevnadsfrekvens på 5 år på 8 %. På grund av subtila texturförändringar av PDAC, pankreas dubbelfas avbildning rekommenderas för bättre diagnos av pankreas sjukdom. I denna studie strävar vi efter att förbättra PDAC:s automatiska segmentering genom att integrera information i flera faser (dvs. arteriell fas och venös fas). I detta syfte presenterar vi Hyper-Pairing Network (HPN), en 3D helt konvolution neurala nätverk som effektivt integrerar information från olika faser. Det föreslagna tillvägagångssättet består av ett tvåvägsnätverk där de två parallella strömmarna är sammankopplade med hyperanslutningar för intensivt informationsutbyte. Dessutom läggs en parningsförlust till för att uppmuntra det gemensamma förhållandet mellan högnivåfunktionella representationer av olika faser. Jämfört med tidigare konstarter som använder enfasdata rapporterar HPN en signifikant förbättring på upp till 7,73 % (från 56,21 % till 63,94 %) när det gäller DSC.
Zhou m.fl. REF utvecklade en djupt lärandebaserad metod för segmentering av PDAC i flera fas CT-skanningar, d.v.s. arteriell och venös fas.
Hyper-Pairing Network for Multi-Phase Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}