基于深度学习的口咽癌患者HPV状态预测
图像与视频处理
2020-11-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们研究了深度学习模型基于影像检测HPV状态的能力。为克服医学小数据集问题，我们采用了迁移学习方法。一个在体育视频片段上预训练的3D卷积网络被微调，以充分利用CT图像中的完整3D信息。该视频预训练模型在外部测试集上以受试者工作特征曲线下面积(AUC) 0.81区分HPV阳性与HPV阴性病例。与从头训练的3D卷积神经网络(CNN)和在ImageNet上预训练的2D架构相比，视频预训练模型表现最佳。
引用
@article{arxiv.2011.08555,
title = {Deep Learning Based HPV Status Prediction for Oropharyngeal Cancer Patients},
author = {Daniel M. Lang and Jan C. Peeken and Stephanie E. Combs and Jan J. Wilkens and Stefan Bartzsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08555},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 2 figures