Feature extraction of ultrasound radiofrequency data for the classification of the peripheral zone of human prostate

特征提取 计算机科学 人工智能 特征(语言学) 模式识别(心理学) 哲学 语言学
作者
Teja R. Pathour,Ling Ma,Douglas W. Strand,Jeffrey Gahan,Brett A. Johnson,Shashank R. Sirsi,Baowei Fei
标识
DOI:10.1117/12.3008643
摘要

Prostate cancer ranks among the most prevalent types of cancer in males, prompting a demand for early detection and non-invasive diagnostic techniques. This paper explores the potential of ultrasound radiofrequency (RF) data to study different anatomic zones of the prostate. The study leverages RF data's capacity to capture nuanced acoustic information from clinical transducers. The research focuses on the peripheral zone due to its high susceptibility to cancer. The feasibility of utilizing RF data for classification is evaluated using ex-vivo whole prostate specimens from human patients. Ultrasound data, acquired using a phased array transducer, is processed, and correlated with B-mode images. A range filter is applied to highlight the peripheral zone's distinct features, observed in both RF data and 3D plots. Radiomic features were extracted from RF data to enhance tissue characterization and segmentation. The study demonstrated RF data's ability to differentiate tissue structures and emphasizes its potential for prostate tissue classification, addressing the current limitations of ultrasound imaging for prostate management. These findings advocate for the integration of RF data into ultrasound diagnostics, potentially transforming prostate cancer diagnosis and management in the future.
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