本論文は、脳腫瘍患者の全生存期間(OS)予測のための新しい深層学習モデルMMMNA-Netを提案している。
主な特徴は以下の通り:
マルチモーダルMRIスキャン(T1、T1Ce、T2、FLAIR)と対応する分割アノテーションを入力とする3D CNNベースのバックボーンネットワークを使用する。
異なるスケールの特徴を融合するために、改良型のノンローカル注意機構(MNAFFM)を導入する。これにより、局所的および大域的な特徴の関連性を捉えることができる。
最終的な全生存期間予測の際に、各モダリティの特徴に重み付けを行う全結合層を使用する。これにより、各モダリティの重要性を考慮できる。
欠損モダリティに対しても頑健に動作し、優れた予測性能を示す。
実験の結果、提案手法は現状最高の手法と比較して8.76%の精度向上を達成した。また、欠損モダリティの状況でも良好な性能を示した。
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by Wen Tang,Hao... lúc arxiv.org 04-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2206.06267.pdfYêu cầu sâu hơn