用于筛查胰腺导管腺癌的多尺度由粗到细分割
计算机视觉与模式识别
2019-08-09 v2
摘要
我们提出一种通过检查腹部 CT 扫描来检测胰腺导管腺癌（PDAC，最常见的胰腺癌类型）的直观方法。我们的思路命名为多尺度分割即分类，其通过检查是否有至少足够数量的体素被分割为肿瘤来对体积进行分类，借此我们可向放射科医生提供肿瘤位置。为处理不同尺度的肿瘤，我们以由粗到细的流程使用多尺度输入训练和测试我们的体积分割网络。一个后处理模块用于滤除离群值并减少误报。我们收集了一个包含 439 例 CT 扫描的新数据集，其中 136 例诊断为 PDAC，303 例正常，据我们所知这是最大的 PDAC 肿瘤数据集。为在灵敏度和特异性之间提供最佳权衡，我们提出的框架在 98.5% 特异性下报告了 94.1% 的灵敏度，展示了产生临床影响的潜力。
引用
@article{arxiv.1807.02941,
title = {Multi-Scale Coarse-to-Fine Segmentation for Screening Pancreatic Ductal Adenocarcinoma},
author = {Zhuotun Zhu and Yingda Xia and Lingxi Xie and Elliot K. Fishman and Alan L. Yuille},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.02941},
year = {2019}
}
备注
Accepted by MICCAI 2019, 4 figures, 2 tables, 9 pages