基于脑MRI的术后总生存期时间预测
计算机视觉与模式识别
2021-02-23 v1
摘要
总生存期（OS）时间预测是胶质瘤预后评估中最常见的估计方法之一，并用于制定适当的治疗计划。最先进的（SOTA）OS时间预测方法遵循预置（pre-hoc）方法，需要计算胶质瘤肿瘤子区域（坏死、水肿瘤、增强瘤）的分割图来估计OS时间。然而，分割方法的训练需要真值分割标签，而获取这些标签繁琐且昂贵。鉴于医院可用的大多数大规模数据集不太可能包含此类精确分割，那些SOTA方法的适用性有限。本文中，我们引入一种新的术后（post-hoc）OS时间预测方法，其训练不需要分割图标注。我们的模型以医学图像和患者人口统计学信息（由年龄表示）作为输入，估计OS时间并估计一个显著图以定位肿瘤，从而以术后方式解释OS时间预测。值得强调的是，尽管我们的模型可以定位肿瘤，它仅使用真值OS时间作为训练信号，即不需要分割标签。我们在多模态脑肿瘤分割挑战赛（BraTS）2019数据集上评估了我们的术后方法，并表明其取得了与预置方法具有竞争力的结果，且优势在于训练不需要分割标签。
引用
@article{arxiv.2102.10765,
title = {Post-hoc Overall Survival Time Prediction from Brain MRI},
author = {Renato Hermoza and Gabriel Maicas and Jacinto C. Nascimento and Gustavo Carneiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10765},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 2 figure