Syfte: Magnetisk resonanstomografi har föreslagits som ett lovande alternativ till transrektalt ultraljud för upptäckt och lokalisering av prostatacancer och sammansmältning av information från multispektral MR-bilder är för närvarande ett aktivt forskningsområde. I denna studie är målet att utveckla automatiserade metoder som kombinerar de farmakokinetiska parametrarna som härleds från dynamisk kontrastförstärkt MRT med kvantitativ T2 MRT och diffusionsvägd avbildning  och DWI i motsats till de flesta av de studier som utfördes med mänskliga läsare. De viktigaste fördelarna med automatiserade metoder är att observatörens variabilitet avlägsnas och att reproducerbara resultat kan uppnås effektivt när metoderna tillämpas på en testdata. Målet är också att jämföra prestanda av automatiserade övervakade och oövervakade metoder för prostatacancer lokalisering med multispektral MRI. Metoder: Författarna använder multispektral MRI-data från 20 patienter med biopsibekräftade prostatacancerpatienter, och bilduppsättningen består av parametrar som härrör från T2, DWI och DCE-MRI. Författarna använder stora marginalklassificeringar för prostatacancersegmentering och jämför dem med en oövervakad metod som författarna tidigare har utvecklat. Författarna utvecklar också tröskelsystem för att ställa in vektormaskiner och deras probabilistiska motsvarigheter, relevanta vektormaskiner, för en förbättrad prestanda med avseende på ett valt kriterium. Dessutom använder författarna en tröskelmetod för att göra den oövervakade fuzzy Markov slumpmässiga fält metoden helt automatisk. Resultat: Författarna har utvecklat en övervakad maskininlärningsmetod som presterar bättre än den tidigare utvecklade oövervakade metoden och dessutom har funnit att det inte finns någon signifikant skillnad mellan SVM- och RVM-segmenteringsresultaten. Resultaten visar också att de föreslagna metoderna för val av tröskel kan användas för att justera de automatiserade segmenteringsmetoderna för att optimera resultaten för vissa kriterier såsom noggrannhet eller känslighet. Testresultaten från de automatiserade algoritmerna indikerar att multispektral MRI förbättrar prostatacancersegmenteringsprestandan jämfört med enstaka MR-bilder, ett resultat som liknar de studier av människa som utförts tidigare. De automatiserade metoder som presenteras här kan hjälpa till att diagnostisera och upptäcka prostatacancer, och förbättra segmenteringsresultat. För detta ändamål ger multispektral MRI bättre information om cancer och normala regioner i prostatan jämfört med metoder som använder enkel MRI-teknik; därmed ger de olika MRI-mätningarna kompletterande information i de automatiserade metoderna. Dessutom är användningen av övervakade algoritmer i sådana automatiserade metoder fortfarande ett bra alternativ till användningen av oövervakade algoritmer.
Ozer m.fl. I REF föreslogs användningen av fuzzy MRFs som ett oövervakat alternativ till de tidigare föreslagna SVM- och RVM-metoderna, och utvärderade klassificeringarna med hjälp av vektorer som bildats från den perifera zonen av MP-MRI prostatadataset.
Supervised and unsupervised methods for prostate cancer segmentation with multispectral MRI
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}