이 연구는 메라노마 뇌 전이 자동 탐지를 위한 합성곱 신경망(CNN)의 성능을 다양한 MRI 영상 입력에 따라 평가했다. 주요 결과는 다음과 같다:
진단 MRI와 사전 검사 MRI의 조영증강 T1 강조 영상(ceT1w)을 입력으로 사용한 CNN(CNNdual_ce)이 가장 높은 성능을 보였다. 민감도 72.7%, 양성예측도 25.0%, F1 점수 36.4%를 달성했다.
ceT1w 외 다른 영상 시퀀스(T1w, T2w, FLAIR)를 추가로 입력한 CNN(CNNdual_all)은 오히려 성능이 저하되었다. 이는 ceT1w만으로도 메라노마 전이 탐지에 충분한 정보를 제공하기 때문으로 보인다.
사전 검사 MRI를 제외하고 진단 MRI의 ceT1w만 입력한 CNN(CNNce)은 더 많은 위양성 결과를 보였다. 이는 사전 검사 영상을 포함하면 위양성 감소에 도움이 된다는 것을 시사한다.
단일 시점 접근법(mono time approach)은 이중 시점 접근법(dual time approach)에 비해 전반적으로 낮은 성능을 보였다.
이 연구 결과는 메라노마 뇌 전이 자동 탐지를 위해 사전 검사 MRI 영상을 활용하는 것이 유용할 수 있음을 보여준다. 향후 변화 탐지 기반 아키텍처 등 다양한 접근법을 시도해볼 필요가 있다.
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