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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于ADC的新型CNN分类系统用于前列腺癌精准诊断

DOI：10.1109/ICPR.2018.8546029 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的计算机辅助诊断（CAD）系统，通过扩散加权磁共振成像（DWI）实现前列腺癌早期诊断。该系统首先采用几何可变形模型分割前列腺，其演化过程由随机速度函数引导——该函数除形状先验外，还利用一阶和二阶外观模型。这些引导标准的融合通过非负矩阵分解（NMF）模型实现。随后计算分割前列腺区域内各b值对应的表观扩散系数（ADC），作为扫描前列腺血流扩散的影像标记物。为进行分类诊断，训练三维CNN提取这些ADC图最具判别性的特征，以区分良恶性前列腺肿瘤。使用45例患者（20例良性/25例恶性）在七个不同b值下获取的DWI数据集评估系统性能，这些数据分别来自1.5特斯拉和3特斯拉两种不同场强扫描仪。活体实验验证表明，采用ADC使本系统对磁场强度不敏感。
作者： Islam Reda，Mohammed Ghazal，Ahmed Shalaby，Mohammed Elmogy，Ahmed Abou El-Fetouh，Babajide O. Ayinde，Mohamed Abou El-Ghar，Adel Elmaghraby，Robert Keynton，Ayman El-Baz
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究某种特定草药对特定疾病的治疗效果。

研究成果

提出了一种基于卷积神经网络的全自动计算机辅助诊断系统，用于从弥散加权成像中早期诊断前列腺癌。该系统执行三个基本步骤：前列腺分割、特征提取和分类。前列腺分割采用水平集可变形模型实现，其演化过程依赖于非负矩阵分解。随后计算不同b值下的ADC图以区分良恶性病例。分类步骤使用基于卷积神经网络的分类器完成，并将不同b值下CNN的检测结果与支持向量机进行对比。CNN的准确率表明该系统对所用磁场强度不敏感。

研究不足

基于弥散加权成像（DWI）的前列腺癌早期诊断CAD系统存在的主要缺陷是：其分类仅基于单一b值，且不同系统采用的b值各不相同。

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