Self-supervised tumor segmentation and prognosis prediction in osteosarcoma using multiparametric MRI and clinical characteristics

多参数磁共振成像 分割 骨肉瘤 医学 人工智能 计算机科学 放射科 内科学 癌症 病理 前列腺癌
作者
Zhixun Zhou,Peng Xie,Zhehao Dai,Jia Wu
出处
期刊:Computer Methods and Programs in Biomedicine [Elsevier]
卷期号:244: 107974-107974 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.cmpb.2023.107974
摘要

Osteosarcoma has a high mortality among malignant bone tumors. MRI-based tumor segmentation and prognosis prediction are helpful to assist doctors in detecting osteosarcoma, evaluating the patient's status, and improving patient survival. Current intelligent diagnostic approaches focus on segmentation with single-parameter MRI, which ignores the nature of MRI resulting in poor performance, and lacks the connection with prognosis prediction. Besides, osteosarcoma is a rare disease, and their few labeled data may lead to model overfitting.
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