Deep learning for the automatic detection and segmentation of parotid gland tumors on MRI

分割 磁共振成像 人工智能 深度学习 交叉验证 医学 计算机科学 核医学 放射科
作者
Rongli Zhang,Lun M. Wong,Tiffany Y. So,Zongyou Cai,Qiaoyuan Deng,Yuk‐Ming Tsang,Qi Yong H. Ai,Ann D. King
出处
期刊:Oral Oncology [Elsevier BV]
卷期号:152: 106796-106796 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.oraloncology.2024.106796
摘要

Parotid gland tumors (PGTs) often occur as incidental findings on magnetic resonance images (MRI) that may be overlooked. This study aimed to construct and validate a deep learning model to automatically identify parotid glands (PGs) with a PGT from normal PGs, and in those with a PGT to segment the tumor. The nnUNet combined with a PG-specific post-processing procedure was used to develop the deep learning model trained on T1-weighed images (T1WI) in 311 patients (180 PGs with tumors and 442 normal PGs) and fat-suppressed (FS)-T2WI in 257 patients (125 PGs with tumors and 389 normal PGs), for detecting and segmenting PGTs with five-fold cross-validation. Additional validation set separated by time, comprising T1WI in 34 and FS-T2WI in 41 patients, was used to validate the model performance. To identify PGs with tumors from normal PGs, using combined T1WI and FS-T2WI, the deep learning model achieved an accuracy, sensitivity and specificity of 98.2% (497/506), 100% (119/119) and 97.7% (378/387), respectively, in the cross-validation set and 98.5% (67/68), 100% (20/20) and 97.9% (47/48), respectively, in the validation set. For patients with PGTs, automatic segmentation of PGTs on T1WI and FS-T2WI achieved mean dice coefficients of 86.1% and 84.2%, respectively, in the cross-validation set, and of 85.9% and 81.0%, respectively, in the validation set. The proposed deep learning model may assist the detection and segmentation of PGTs and, by acting as a second pair of eyes, ensure that incidentally detected PGTs on MRI are not missed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
羽翮完成签到 ,获得积分10
刚刚
阿姨洗铁路完成签到 ,获得积分10
1秒前
舒心的元槐完成签到 ,获得积分10
3秒前
轩辕剑身完成签到,获得积分0
6秒前
6秒前
ao123完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
黎书禾完成签到,获得积分10
7秒前
planto完成签到,获得积分10
7秒前
sally完成签到,获得积分10
8秒前
ran完成签到 ,获得积分10
8秒前
杜科研发布了新的文献求助10
12秒前
sally发布了新的文献求助10
14秒前
星辰大海应助yyy2025采纳,获得10
16秒前
执着的导师完成签到,获得积分10
21秒前
ypres完成签到 ,获得积分10
26秒前
杜科研完成签到,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
三脸茫然完成签到 ,获得积分10
27秒前
欢喜板凳完成签到 ,获得积分10
30秒前
圆月弯刀完成签到 ,获得积分10
30秒前
烟花应助土豆淀粉采纳,获得10
34秒前
卞卞完成签到,获得积分10
37秒前
luz完成签到,获得积分10
37秒前
苏东方完成签到,获得积分10
38秒前
43秒前
土豆淀粉完成签到,获得积分10
44秒前
麦璇完成签到 ,获得积分10
45秒前
土豆淀粉发布了新的文献求助10
48秒前
研友_xnEOX8完成签到,获得积分10
49秒前
研友_xnEOX8发布了新的文献求助10
53秒前
54秒前
李凭中国弹箜篌完成签到,获得积分10
1分钟前
TMOMOR应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
TMOMOR应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
TMOMOR应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
TMOMOR应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
小石头完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
龙江游侠完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976735
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520831
关于积分的说明 11204920
捐赠科研通 3257679
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798814
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806663