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J-GLOBAL ID：202102258607920038   整理番号：21A1155448

U-Net深さ学習ネットワークによるMRIの見かけ拡散係数図における前立腺癌の自動分割と定位の実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

U-Net deep learning network for automatic segmentation and localization of prostate cancer on MRI apparent diffusion coefficient map

著者 (9件)： Zhu Lina (北京大学第一医院医学影像科 100034) ,  Han Chao (北京大学第一医院医学影像科 100034) ,  Liu Xiang (北京大学第一医院医学影像科 100034) ,  Gao Ge (北京大学第一医院医学影像科 100034) ,  Liu Weipeng (北京賽邁特鋭医療科技有限公司 100011) ,  Wang Xiangpeng (北京賽邁特鋭医療科技有限公司 100011) ,  Zhang Jingyuan (北京賽邁特鋭医療科技有限公司 100011) ,  Zhang Xiaodong (北京大学第一医院医学影像科 100034) ,  Wang Xiaoying (北京大学第一医院医学影像科 100034)
資料名： Zhonghua Fangshexue Zazhi  (Zhonghua Fangshexue Zazhi)
巻： 54  号： 10  ページ： 974-979  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2327A  ISSN： 1005-1201  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:U-Net深さ学習ネットワークによるMRIの見かけ拡散係数(ADC)画像における前立腺癌(PCa)の自動分割と定位の実行可能性を検討する。方法:2017年6月1日から2019年3月31日まで北京大学第一病院にPCaを疑う前立腺穿刺を疑う男性患者の臨床と映像資料を回顧的に収集する。合計245例の患者を,病理学的結果に従って,PCa群(n=184)と非PCa群(n=61)に分け,ランダムに訓練集合(PCa129例,非PCa19例),検証集合(PCa18例)に分けた。非PCa3例)と試験集合(PCa37例,非PCa39例)。1名の放射線科医師が病理結果に従ってADC図上にPCa癌病巣を描き、前立腺腺体分割モデルを通じて、テスト集合前立腺腺体を6区画に自動的に分割した。前立腺腺自動セグメンテーションなどの前処理後,U-Net深さ学習ネットワークを用いてPCa分割モデルの訓練を行った。医師の標識結果をゴールドスタンダードとし、Dice類似係数(DSC)を用いてAIモデルのテストセットPCa癌病巣に対する分割効果を評価した。それぞれ患者と病巣を単位評価モデルとし、PCaの検出効果を評価し、6区画法で癌病巣の自動定位の正確性を評価した。結果:テストは集中し、医師は癌病巣51個を標識し、最大径線は(1.9±0.7)cm、6分法癌病巣は456個(PCa区122個、非PCa区334個)であった。病変を単位として、AIモデルはテストセットPCaに対する分割DSCは(70.2±21.7)%であり、癌病巣の検出感度は94.1%(48/51)であった。患者を単位として,AIモデルで検出したPCa患者の感度は97.3%(36/37),特異度は66.7%(26/39),正確度は81.6%(62/76)であった。AIモデルはPCa癌病巣の定位区分に対する精度が90.8%(414/456)であり、癌領域に対する検出の感度は95.1%(116/122)であり、特異性は89.2%(298/334)であった。結論:U-Net深さ学習モデルはMRIADC画像中のPCaの検出に対して高い感度があり、PCa6の区分定位に対して高い正確性があり、予測結果は構造化報告に自動的に記入でき、更に臨床仕事の効率を高めることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  学習モデル ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  *前立腺 ,  男性 ,  映像 ,  *定位 ,  *前立腺腫瘍 ,  病理 ,  穿刺
準シソーラス用語： 検出能 ,  正確性 ,  特異度 ,  特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 学習 ,  MRI ,  見かけ拡散係数 ,  前立腺癌 ,  自動分割 ,  定位 ,  実現可能性 ,  研究