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,Qiao Deng,Yip Man 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:2
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.
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