Jun, 2024
基于纹理特征分析的 mpMRI 早期前列腺癌分类
Texture Feature Analysis for Classification of Early-Stage Prostate Cancer in mpMRI
Asmail Muftah, S M Schirmer, Frank C Langbein
TL;DR磁共振成像（MRI）是诊断和分期前列腺癌的关键工具，但也产生了大量数据，必须由经过训练的专家评估，这是一项耗时且繁琐的任务。因此，已经开发了基于多种 MRI 模态（T2W、ADC 和高 b 值 DWI）的前列腺癌（PCa）风险分类自动化的机器学习工具。然而，理解和解释模型的预测仍然是一个挑战。本研究分析了随机森林（RF）和支持向量机（SVM）在两个互补数据集上的表现，即公共 Prostate-X 数据集和一个内部的大部分为早期 PCa 的数据集，以阐明一阶统计特征、Haralick 纹理特征和局部二进制模式对分类的贡献。通过相关性分析和 Shapley 影响力得分，我们发现许多通常使用的特征之间存在强相关性，并且大多数特征对分类几乎没有影响。我们确定了一小组决定分类结果的特征，这可能有助于开发可解释的 AI 方法。