Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Dual-attention EfficientNet based on multi-view feature fusion for cervical squamous intraepithelial lesions diagnosis

Guo Ying, Wang Yongxiong, Yang Huimin, Zhang Jiapeng, Sun Qing

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2022

|

Vol. 42, no. 2

529--542

EN

Cervicograms are widely used in cervical cancer screening but exhibit a high misdiagnosis rate. Even senior experts show only 48% specificity on clinical examinations. Most existing methods only use single-view images applied with acetic acid or Lugol’s iodine solution as their input data, ignoring the fact that non-pathological tissues may show false-positive reactions in these single-view images. This can lead to misdiagnosis in clinical diagnosis. Therefore, it is essential to extract features from multi-view colposcopy images (including the original images) as inputs, because three-view cervicograms provide complementary information. In this work, we propose an improved EfficientNet based on multi-view feature fusion for the automatic diagnosis of cervical squamous intraepithelial lesions. Specifically, EfficientNet-B0 is employed as the backbone network, and three-view images are taken as inputs by channel cascading to reduce misclassification. Additionally, we propose a dual-attention mechanism that implements the feature selection function based on Convolution Block Attention Module (CBAM) and Coordinate Attention (CA). These two attention mechanisms assist each other to enhance the feature representation of HSIL. We leverage a dataset of 3294 clinical cervigrams and obtain 90.0% accuracy with recall, specificity, and F1-Score of 87.1%, 93.0%, and 89.7%, respectively. Experimental results prove that this method can help clinicians with precise disease classification and diagnosis, and out-performs known related works.

2

Cancer prediction using cascade generalization and duo output neural network

Nilnumpetch Chatree, Amornsamankul Somkid, Kraipeerapun Pawalai

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2021

|

Vol. 27

65--70

EN

This paper proposes the combination of cascade generalization and duo output neural network based on feedforward backpropagation neural networks for cancer prediction. Duo output neural network is a neural network that is created based on two opposite targets in order to predict two opposite results. Cascade generalization is a technique that consists of a set of machines that are sorted together in which the predicted output produced from the previous machine plus the original training input are used for the creation of each machine. In this study, cascade generalization is organized in two levels: the base level and the meta level. In this research, duo output neural network is trained in each level of cascade generalization. Two outputs produced from the base level which are truth output and non-falsity output are averaged. The average result plus the original input are used for training a machine in meta level. The proposed technique is tested using two cancer datasets from UCI machine learning repository and found that our technique provides the best overall results when compared with three individual techniques.

3

Wpływ rotacji miednicy na planowanie i realizację radioterapii u pacjentek leczonych z powodu nowotworu szyjki macicy

Ziółkowski S., Biedka M., Żmuda E.

Inżynier i Fizyk Medyczny

|

2015

|

Vol. 4, nr 3

153--157

PL

Radioterapia w leczeniu raka szyjki macicy odgrywa bardzo dużą rolę. Jej zastosowanie oraz objęcie obszarem tarczowym napromienianych struktur zależy od zaawansowania choroby nowotworowej. Zastosowanie nowoczesnych technik planowania oraz weryfikacji ułożenia pacjenta pozwala na ograniczenie marginesu tkanek zdrowych i toksyczności całego leczenia radioterapeutycznego. Trzeba jednak brać pod uwagę wystąpienie czynników wpływających na dokładności przeprowadzonego leczenia. Takim czynnikiem jest też rotacja miednicy u kobiet. Występuje ona w sposób mimowolny, jak również trudny do wychwycenia na etapie planowania. Nierzadko powiązana ze stresem czy komfortem pozycji, w jakiej napromieniany jest pacjent. Tylko właściwa interpretacja oraz wczesne wychwycenie powyższej może wpłynąć na działania przygotowawcze. W artykule zaprezentowano różnice występujące zarówno w obszarach tarczowych, jak również narządach krytycznych w przypadku zrotowania kości miednicy.

EN

Radiation therapy in cervical cancer treatment is very important. The use of modern techniques of planning and verification of patient positioning reduces the margin of healthy tissue and thus the whole toxicity of radiotherapy treatment. However, one should take into account the occurrence factors affecting the accuracy of the treatment. Such factor is a rotating of pelvic bone in women. It occurs as involuntary as well as difficult to be recorded within the planning stage. It is often associated with stress as well as the position in which the patient is irradiated. Only the correct interpretation and the early capture of the above may affect our preparation actions. This article presents the differences both in the areas of PTV as well as critical organs in the situation when pelvic bones rotation occurs.

4

Technika planowania boostu EBRT w leczeniu miejscowo zaawansowanego nowotworu szyjki macicy

Oborska-Kumaszyńska D., Matharu T.

Inżynier i Fizyk Medyczny

|

2015

|

Vol. 4, nr 4

217--223

PL

Standardowe leczenie miejscowo zaawansowanego nowotworu szyjki macicy jest realizowane za pomocą chemioterapii, teleradioterapii (EBRT), brachyterapii (BT). W przypadku teleradioterapii (EBRT) rutynowo stosowane są techniki konformalne o różnym stopniu złożoności. W leczeniu BT planowanie rozkładu dawki i jej raportowanie nadal opiera się na punktach dawek określonych w 2D. Grupa robocza z GEC-ESTRO opublikowała zalecenia [1, 2] dotyczące konturowania obszarów tarczowych GTV (Gross Tumour Volume), HR-CTV (High Risk Volume), IR-CTV (Intermidiate Risk Volume) i narządów ryzyka OAR (odbytnica, esica, jelita, pęcherz), jak również parametrów dawki raportowanej do tych objętości (DVH – D2cc, D1cc, D0.1cc dla OAR; w przypadku wykonania konturów ścian OAR D5cc, D10cc; natomiast D50, D90, D100 i V100 dla targetów). Główną zaletą tej metody jest możliwość dostosowania dawki podanej w BT zarówno w odniesieniu do objętości (3D) i czasu (4D). Na podstawie danych obrazowych TK i MR – wykonywanych przed każdym założeniem BT – możliwe jest dostosowanie dawki do anatomii każdego indywidualnego pacjenta, biorąc pod uwagę nie tylko położenie OAR, ale także regresję guzów, w wyniku poprzedzającej teleradioterapii i chemioterapii. Niemniej w praktyce klinicznej dalej utrzymywane jest równolegle z raportowaniem objętościowym raportowanie dawki w punktach A i B. Wynika to z konieczności oceny nowego podejścia procesowego w stosunku do protokołów 2D, ustalonych wiele lat temu i dla których zostały zebrane bardzo liczne/dobrze udokumentowane dowody skuteczności klinicznej wraz z obserwacją skutków ubocznych. Szczególną uwagę należy zwrócić na potencjalną potrzebę podania wyższej dawki (boost) w obszarze „choroby resztkowej” parametrium lub węzłów limfatycznych. W brachyterapii dawka na frakcję zdeponowana w ścianie bocznej może być znaczna. Dlatego w przypadku niskiego zaawansowania choroby nowotworowej (mały guz) lub całkowitej „odpowiedzi” na leczenie bez zajęcia chorobą ściany miednicy lub węzłów chłonnych nie jest wymagany boost EBRT. W przypadku powiększonych węzłów chłonnych taki boost powinien być wzięty pod uwagę w leczeniu pacjenta. Sumowanie dawek promieniowania jonizującego, zdeponowanych z EBRT i z BT, odbywa się przez obliczenie biologicznie równoważnej dawki dla frakcji 2 Gy (EQD2), stosując model liniowo-kwadratowy z α/β = 10 Gy dla efektów wczesnych dla tkanki zmienionej nowotworowo (GTV, HRV, IRV) i α/β = 3 Gy dla efektów późnych uszkodzenia tkanek zdrowych (OAR). Połowiczny czas naprawy dla obliczeń wynosi 1,5 godziny.

5

From the slit-island method to the Ising model: Analysis of irregular grayscale objects

Mazurek P., Oszutowska-Mazurek D.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2014

|

Vol. 24, no. 1

49--63

EN

The Slit Island Method (SIM) is a technique for the estimation of the fractal dimension of an object by determining the area– perimeter relations for successive slits. The SIM could be applied for image analysis of irregular grayscale objects and their classification using the fractal dimension. It is known that this technique is not functional in some cases. It is emphasized in this paper that for specific objects a negative or an infinite fractal dimension could be obtained. The transformation of the input image data from unipolar to bipolar gives a possibility of reformulated image analysis using the Ising model context. The polynomial approximation of the obtained area-perimeter curve allows object classification. The proposed technique is applied to the images of cervical cell nuclei (Papanicolaou smears) for the preclassification of the correct and atypical cells.

6

Application of Mathematical Modeling in Survival Time Prediction for Females with Advanced Cervical Cancer Treated Radio-chemotherapy

Moczko J., Roszak A.

Computational Methods in Science and Technology

|

2006

|

Vol. 12, nr 2

143-147

EN

Clinical investigations yield huge amount of experimental data which need appropriate processing. High degree of their variability decreases quality of prognostic and classification results. Frequently problem of strong redundancy of variables incorporated into model occurs, produces computational instabilities and in multifactorial models makes the appropriate interpretation of obtained results hindered. In this paper we present the set of mathematical procedures used in comparative analysis of two treatment methods for patients with advanced cervical cancer: radiotherapy and combined treatment of ionizing irradiation and chemotherapy.