비용 민감 조건부 랜덤 필드를 이용한 다중 스펙트럼 MRI로 전립선암 분할

전립선암은 미국 남성의 암 사망 주요 원인 중 하나입니다. 현재 이미징을 사용하여 전립선암을定位하는 정확한 비침습적 방법이 널리 채택되지 않고 있습니다. 이러한 기술이 제공된다면 생검, 방사선 치료 및 수술을 안내하는 데 사용할 수 있을 것입니다. 그러나 현재의 이미징 기법은 암을 감지하지 못하고, 비악성 병리와 관련된 강도 변화 및 관찰자 간 변동성 때문에 제한적입니다. 최근 다중 스펙트럼 자기 공명 이미징(MRI)은 경직장 초음파(TRUS)의 대안으로 전립선암 위치 지정을 위한 유망한 비침습적 방법으로 떠오르고 있습니다. 본 논문은 다중 스펙트럼 MRI를 사용하여 조건부 랜덤 필드를 이용한 전립선암 위치 지정 자동화 방법을 개발합니다. 비용 민감 서포트 벡터 머신과 조건부 랜덤 필드를 결합할 것을 제안하며, 이 방법이 다른 일반적인 방법에 비해 높은 위치 지정 정확도를 생성함을 보여줍니다. 우리의 결과는 또한 다중 스펙트럼 모달리티 이미지가 전립선암 위치 지정의 정확도를 높이는 데 도움이 됨을 보여줍니다. 다중 스펙트럼 MR 이미지를 사용하여, 우리는 실제 데이터 세트에서 각 알고리즘의 효율성을 입증하고 최근에 제안된 SVMstruct 및 조건부 랜덤 필드와 비교합니다.