이 논문은 뇌종양 환자의 전체 생존 시간 예측을 위한 새로운 딥러닝 모델인 MMMNA-Net을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
다중 모달 MRI 스캔(T1, T1Ce, T2, FLAIR)과 분할 주석을 입력으로 사용하는 3D 컨볼루션 신경망 백본을 설계했다.
다중 스케일에서 개선된 비지역 주의 집중 모듈을 적용하여 다중 모달 특징을 효과적으로 융합했다. 이를 통해 지역 및 전역 관련성을 반영할 수 있었다.
마지막 층에서 전역 평균 풀링 대신 가중 평균 풀링을 사용하여 각 모달리티의 관련성을 강화했다.
실험 결과, 제안한 MMMNA-Net이 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 또한 일부 모달리티가 누락된 경우에도 강건한 성능을 보였다.
이 연구는 다중 모달 MRI 데이터를 활용하여 뇌종양 환자의 전체 생존 시간을 정확하게 예측할 수 있는 새로운 딥러닝 모델을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
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by Wen Tang,Hao... a las arxiv.org 04-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2206.06267.pdfConsultas más profundas