基于人工智能的头颈癌患者诊断与预后
图像与视频处理
2023-06-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
癌症是全球最具生命威胁的疾病之一，头颈(H&N)癌是一种高发类型，每年记录数十万新病例。临床医生使用计算机断层扫描和正电子发射断层扫描等医学成像模态来检测肿瘤的存在，并将该信息与临床数据结合用于患者预后。这一过程大多具有挑战性且耗时。机器学习和深度学习可将这些任务自动化，以极具前景的结果辅助临床医生。本工作研究了两种用于头颈肿瘤分割的方法：(i) 基于视觉Transformer(ViT)的模型与基于卷积神经网络的模型的探索与比较；(ii) 提出一种处理三维数据的二维视角新方案。此外，本工作针对预后任务提出了两种新架构。多个模型的集成预测患者结局(该方案赢得了HECKTOR 2021挑战赛预后任务)，且一个基于ViT的框架同时执行患者结局预测与肿瘤分割，其表现优于集成模型。
引用
@article{arxiv.2306.00034,
title = {Diagnosis and Prognosis of Head and Neck Cancer Patients using Artificial Intelligence},
author = {Ikboljon Sobirov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.00034},
year = {2023}
}
备注
This is Masters thesis work submitted to MBZUAI