基于卷积神经网络利用多参数MRI理解肿瘤病灶分类的深入探究
计算机视觉与模式识别
2021-01-27 v3 图像与视频处理
定量方法
摘要
深度学习模型在利用皮肤癌图像或肺部 X 光片大型数据池进行疾病分类方面取得了巨大成功。然而，数据稀缺一直是直接将深度学习模型应用于前列腺多参数 MRI（mpMRI）的障碍。尽管过去几年中对自然图像模型解释的研究已非常深入，但对基于医学图像训练的深度学习模型的解释仍然缺乏。本工作针对小而不平衡的前列腺 mpMRI 数据集设计了一套定制工作流，从深度学习模型中提取特征，再由传统机器学习分类器进行分析。此外，本工作有助于揭示深度学习模型如何解释 mpMRI 以进行前列腺癌患者分层。
引用
@article{arxiv.1903.12331,
title = {A Deep Dive into Understanding Tumor Foci Classification using Multiparametric MRI Based on Convolutional Neural Network},
author = {Weiwei Zong and Joon Lee and Chang Liu and Eric Carver and Aharon Feldman and Branislava Janic and Mohamed Elshaikh and Milan Pantelic and David Hearshen and Indrin Chetty and Benjamin Movsas and Ning Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12331},
year = {2021}
}