非对比计算机断层扫描中自动检测小肾癌
图像与视频处理
2023-12-12 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
定量方法
摘要
本研究介绍了一种在非对比计算机断层扫描（NCCT）中自动检测肾癌（RC）的流水线。在开发我们的流水线时，我们测试了三种检测模型：形状模型、2D轴向样本模型和3D轴向样本模型。训练（n=1348）和测试（n=64）数据来自开放资源（KiTS23、Abdomen1k、CT-ORG）和剑桥大学医院（CUH）。交叉验证和测试结果表明，2D轴向样本模型对小（直径≤40mm）肾癌检测的曲线下面积（AUC）最高，为0.804。我们的流水线在未见测试数据上对小肾癌实现了61.9%的敏感性和92.7%的特异性。我们的结果比之前尝试在NCCT中自动检测小肾癌的方法准确得多，NCCT是肾癌筛查最可能的成像方式。该流水线提供了一项有前景的进展，可能实现肾癌筛查。
引用
@article{arxiv.2312.05258,
title = {Automated Small Kidney Cancer Detection in Non-Contrast Computed Tomography},
author = {William McGough and Thomas Buddenkotte and Stephan Ursprung and Zeyu Gao and Grant Stewart and Mireia Crispin-Ortuzar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05258},
year = {2023}
}