ترجمه فارسی مقاله بهبود بخشبندی تومور رکتوم با فیوژن ناهنجاری ناشی از نقاشی آناتومیکال: یک مطالعه چند مرکزی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Improving Rectal Tumor Segmentation with Anomaly Fusion Derived from Anatomical Inpainting: A Multicenter Study |
| عنوان مقاله به فارسی | بهبود بخشبندی تومور رکتوم با فیوژن ناهنجاری ناشی از نقاشی آناتومیکال: یک مطالعه چند مرکزی |
| نویسندگان | ProfileLishan Cai, Mohamed A. Abdelatty, Luyi Han, Doenja M. J. Lambregts, Joost van Griethuysen, ProfileEduardo Pooch, Regina G.H. Beets-Tan, Sean Benson, ProfileJoren Brunekreef, Jonas Teuwen |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 33 |
| لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی | دانلود مقاله |
| دسته بندی موضوعات | Health Informatics انفورماتیک سلامتی |
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Accurate rectal tumor segmentation using magnetic resonance imaging (MRI) is paramount for effective treatment planning. It allows for volumetric and other quantitative tumor assessments, potentially aiding in prognostication and treatment response evaluation. Manual delineation of rectal tumors and surrounding structures is time-consuming and typically. Over the past few years, deep learning has shown strong results in automated tumor segmentation in MRI. Current studies on automated rectal tumor segmentation, however, focus solely on tumoral regions without considering the rectal anatomical entities and often lack a solid multicenter external validation. In this study, we improved rectal tumor segmentation by incorporating anomaly maps derived from anatomical inpainting. This inpainting was implemented using a U-Net-based model trained to reconstruct a healthy rectum and mesorectum from prostate T2-weighted images (T2WI). The rectal anomaly maps were generated from the difference between the original rectal and reconstructed pseudo-healthy slices during inference. The derived anomaly maps were used in the downstream tumor segmentation tasks by fusing them as an additional input channel (AAnnUNet). Alternative methods for integrating rectal anatomical knowledge were evaluated as baselines, including Multi-Target nnUNet (MTnnUNet), which added rectum and mesorectum segmentation as auxiliary tasks, and Multi-Channel nnUNet (MCnnUNet), which utilized rectum and mesorectum masks as an additional input channel. As part of this study, we benchmarked nine models for rectal tumor segmentation on a large multicenter dataset of preoperative T2WI as the baseline and nnUNet outperformed the other eight models on the external dataset. The MTnnUNet demonstrated improvements in both supervised and semi-supervised settings (AI-generated rectum and mesoretum were used) compared to nnUNet, while the MCnnUNet showed benefits only in the semi-supervised setting. Importantly, anomaly maps were strongly associated with tumoral regions, and their integration within AAnnUNet led to the best tumor segmentation results across both settings. The effectiveness of AAnnUNet demonstrated the value of the anomaly maps, indicating a promising direction for improving rectal tumor segmentation and model robustness for multicenter data.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تقسیم دقیق تومور رکتال با استفاده از تصویربرداری با رزونانس مغناطیسی (MRI) برای برنامه ریزی درمانی مؤثر مهم است.این امکان را برای ارزیابی حجمی و دیگر تومور کمی فراهم می کند ، که به طور بالقوه در ارزیابی پیش آگهی و پاسخ به درمان کمک می کند.ترسیم دستی تومورهای رکتوم و ساختارهای اطراف آن وقت گیر و به طور معمول است.طی چند سال گذشته ، یادگیری عمیق نتایج شدیدی در تقسیم خودکار تومور در MRI نشان داده است.مطالعات فعلی در مورد تقسیم بندی تومور رکتوم خودکار ، با این حال ، صرفاً بر مناطق توموری بدون در نظر گرفتن موجودات آناتومیکی رکتوم متمرکز شده و اغلب فاقد اعتبار خارجی چند متمرکز است.در این مطالعه ، ما با ترکیب نقشه های ناهنجاری حاصل از تزریق آناتومیک ، تقسیم بندی تومور رکتال را بهبود بخشیدیم.این تزریق با استفاده از یک مدل مبتنی بر U-NET که برای بازسازی یک روده سالم و مسورکتوم از تصاویر T2 با وزن پروستات (T2WI) آموزش داده شده است ، اجرا شد.نقشه های ناهنجاری رکتوم از تفاوت بین برش های شبه سالم رکتوم و بازسازی شده در هنگام استنتاج تولید شد.نقشه های ناهنجاری مشتق شده در کارهای تقسیم بندی تومور پایین دست با فیوز کردن آنها به عنوان یک کانال ورودی اضافی (AANNUNET) استفاده شد.روشهای جایگزین برای ادغام دانش آناتومیکی رکتوم به عنوان خط مقدم مورد بررسی قرار گرفت ، از جمله NNUNET چند هدف (MTNNUNET) ، که به تقسیم رکتوم و مزورکتوم به عنوان کارهای کمکی ، و چند کانال nnunet (mcnnunet) اضافه شده است ، که مورد استفاده رکود و میسورکتوم به عنوان MASS اضافی است.کانالبه عنوان بخشی از این مطالعه ، ما نه مدل را برای تقسیم تومور رکتوم در یک مجموعه داده بزرگ چند مرکز از T2WI قبل از عمل به عنوان پایه و NNUNET از هشت مدل دیگر در مجموعه داده های خارجی استفاده کردیم.MTNNUNET در مقایسه با NNUNET پیشرفت هایی را در هر دو تنظیم تحت نظارت و نیمه تحت نظارت (از روده و mesoretum تولید شده توسط AI) نشان داد ، در حالی که MCNNUNET فقط در تنظیمات نیمه تحت نظارت فواید خود را نشان می داد.نکته مهم ، نقشه های ناهنجاری به شدت با مناطق توموری همراه بود و ادغام آنها در Aannunet منجر به بهترین نتایج تقسیم تومور در هر دو تنظیم شد.اثربخشی Aannunet مقدار نقشه های ناهنجاری را نشان داد ، که نشان دهنده یک جهت امیدوار کننده برای بهبود تقسیم بندی تومور رکتوم و استحکام مدل برای داده های چند مرکز است.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.