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面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
1
作者
贾熹滨
于高远
+3 位作者
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2053-2066,共14页
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断...
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)手段采集影像中的单模态序列,缺乏对各成像手段中多模态序列的综合应用.在小样本场景下,为有效利用多模态序列数据,提高诊断效能,本文提出一种高效多模态贡献度感知网络.该网络可以利用模态分组卷积和高效多模态自适应加权模块,在极少计算开销的引入下,学习CT或MRI的各模态影像信息在复杂多样的MVI表象下的诊断贡献.本文在三甲医院收集的临床数据集上进行实验,结果表明该网络模型可以在少量有标注数据的支持下,取得优于多种基于注意力机制的神经网络模型的MVI诊断性能,为专业医师的诊断分析提供了有效参考.
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关键词
微血管侵犯评估
多
模态
融合
高效多
模态
贡献度感知
模态分组卷积
高效多
模态
自适应加权
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职称材料
题名
面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
1
作者
贾熹滨
于高远
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
机构
北京工业大学信息学部
多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学)
北京人工智能研究院(北京工业大学)
首都医科大学附属北京友谊医院放射科
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2053-2066,共14页
基金
国家自然科学基金(No.82071876,No.62171298,No.61871276)
北京市医管中心青苗人才项目(No.QML20200108)。
文摘
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)手段采集影像中的单模态序列,缺乏对各成像手段中多模态序列的综合应用.在小样本场景下,为有效利用多模态序列数据,提高诊断效能,本文提出一种高效多模态贡献度感知网络.该网络可以利用模态分组卷积和高效多模态自适应加权模块,在极少计算开销的引入下,学习CT或MRI的各模态影像信息在复杂多样的MVI表象下的诊断贡献.本文在三甲医院收集的临床数据集上进行实验,结果表明该网络模型可以在少量有标注数据的支持下,取得优于多种基于注意力机制的神经网络模型的MVI诊断性能,为专业医师的诊断分析提供了有效参考.
关键词
微血管侵犯评估
多
模态
融合
高效多
模态
贡献度感知
模态分组卷积
高效多
模态
自适应加权
Keywords
microvascular invasion evaluation
multimodal fusion
efficient multimodal contribution aware
modality grouping convolution
efficient multimodal adaptive weighting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
贾熹滨
于高远
王珞
邓玉辉
杨大为
杨正汉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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