0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Added value of synthetic T1/T2-weighted MR images in the segmentation and staging of meningioma
نویسندگان :
Masoud Noroozi
1
Sayna Jamaati
2
Peyman Sharifian
3
Mahsa Karbasi
4
Esmaeil Gharepapagh
5
Alireza Karimian
6
Hossein Arabi
7
Sahar Rezaei
8
1- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه اصفهان
2- دانشگاه صنعتی شریف
3- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه اصفهان
4- دانشگاه علوم پزشکی تبریز
5- دانشگاه علوم پزشکی تبریز
6- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه اصفهان
7- دانشگاه ژنو
8- دانشگاه علوم پزشکی تبریز
کلمات کلیدی :
Meningioma،T1/T2 Ratio Imaging،nnU-Net،Segmentation،Automated WHO Grading،Deep Learning
چکیده :
Accurate pre-operative classification and volumetric definition of intracranial meningiomas are paramount to the development of appropriate surveillance, surgical, and radiotherapeutic approaches. The traditional post-contrast T1-weighted MRI (T1c) is used clinically but is time-consuming to contour and not always available or against indications. To assess how a bias-corrected native-T1/ T2-weighted ratio (T1(n)/T2(w)) map, combined with fully automated segmentation and grading networks, can enhance meningioma work-up without gadolinium. The novelty of this research lies in the use of T1n/T2w information to generate synthetic images, replacing the need for four separate MRI sequences. The BraTS-MEN multi-centre dataset (685 scans to be segmented and 868 scans to be graded) was skull-stripped and registered to the atlas. A 3-D nnU-Net V2 was trained to segment tumors using (i) T1c and (ii) T1n/T2w volumes. The resulting masks were either presented directly or supplemented with the four mpMRI channels in a 3-D ResNet-18 to predict WHO grades 1-2. Performance was measured as Dice, IoU, accuracy, and class-based sensitivity/specificity. T1c performed the best in terms of geometry Dice (92.12 ± 4.14 %) and IoU (86.35 ± 11.3 %). The T1n/T2w map nonetheless maintained a clinically satisfactory Dice of 82.1 ± 11.68 with decreased false-positive voxels in neighboring dura. The ratio-based pipeline was superior to the T1c model in all global measures (accuracy 0.61 vs 0.427; mean Dice 0.558 vs 0.425) and the sensitivity of high-grade (>= WHO II) tumor was over twofold higher (0.70 vs 0.31). The T1n/T2w ratio map, as a gadolinium-free contrast agent, and the nnU-Net V2 in segmentation and ResNet-18 in the classifier demonstrate strength in automated grade assessment accuracy and preventing the under-treatment of aggressive meningiomas. An open-source, hardware-light, and easily reproducible workflow indicates a potential avenue of non-invasive, contrast-sparing pre-operative assessment that could be validated in a multi-institutional prospective setting.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
افزایش شفافیت تصمیمگیری خودکار در سیستمهای بانکی با استفاده از هوش مصنوعی قابل تبیین (XAI)
صمد میرزا محمدی
بازنگری الگوریتمهای کشف گرههای فعال در شبکههای اجتماعی
مجید عبدالرزاق نژاد - مهدی خرد - محمدامیر جمالی
تهدیدهای حریم خصوصی در شهرهای هوشمند
محمد امیری نسب - محمد عادلی نیا
مروری جامع بر اجتماعی شدن مالی
علیرضا هوشمندی - امید پورحیدری - امیرحسین تائبی نقندری
کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال: تحلیل انگیزههای کاربران برای تقویت برندسازی در رسانههای اجتماعی
پریسا جعفری - سیروس فخیمی آذر - سلیمان ایرانزاده - حسین بوداقی خواجه نوبر
کاربرد روش طبقه بندی بیزین در پیش بینی پیشرفت تحصیلی
ملیحه نیک سیرت
پیشنهاد درمان شخصیسازیشده برای بیماران OCD با یادگیری تقویتی
سمیه حسینی زنوزی
یشبینی فرار مالیاتی مؤدیان حقوقی با تاکید بر مولفههای اقتصادی، مؤدیان و حسابرسان مالیاتی؛ با تکیه بر هوش مصنوعی
حسین بوذری
تاثیر ارتباطات سیاسی بر ارزش و عملکرد شرکت ها
رعنا شهدآور - علی بیرامی مرزرود
A Model for Predicting Customer Purchase Intentions in Digital Marketplace
Salman Nazari-Shirkouhi - Reihane Zarei Babaarabi - Mohammad Abdollahi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2