Point-wise spatial network for identifying carcinoma at the upper digestive and respiratory tract.
Point-wise spatial network for identifying carcinoma at the upper digestive and respiratory tract.
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DOI：
10.1186/s12880-023-01076-5
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发表时间：
2023-09-25
影响因子：
2.7
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
人工智能在诊断和治疗策略设计方面已经得到了广泛的研究，一些模型被提出用于检测口腔咽癌、鼻咽癌或喉癌。然而，目前还没有针对这些地区建立全面的模型。我们的假设是，可以识别这些区域癌变的共同模式，并将其整合到一个模型中，从而提高深度学习模型的效率。我们利用基于点的空间注意力网络模型对这些区域进行语义分割。我们的研究显示了良好的结果，平均MIU86.3%，平均像素准确率96.3%。研究证实，口腔咽、鼻咽和喉部的粘膜可能具有共同的外观，包括肿瘤的外观，这可以通过单一的人工智能模型来识别。因此，可以构建深度学习模型来有效地识别这些肿瘤。
Artificial intelligence has been widely investigated for diagnosis and treatment strategy design, with some models proposed for detecting oral pharyngeal, nasopharyngeal, or laryngeal carcinoma. However, no comprehensive model has been established for these regions. Our hypothesis was that a common pattern in the cancerous appearance of these regions could be recognized and integrated into a single model, thus improving the efficacy of deep learning models. We utilized a point-wise spatial attention network model to perform semantic segmentation in these regions. Our study demonstrated an excellent outcome, with an average mIoU of 86.3%, and an average pixel accuracy of 96.3%. The research confirmed that the mucosa of oral pharyngeal, nasopharyngeal, and laryngeal regions may share a common appearance, including the appearance of tumors, which can be recognized by a single artificial intelligence model. Therefore, a deep learning model could be constructed to effectively recognize these tumors.
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基于内窥镜图像的深度学习模型的开发和验证，用于检测鼻咽恶性肿瘤
DOI：
10.1186/s40880-018-0325-9
发表时间：
2018-09-25
期刊：
Cancer communications (London, England)
影响因子：
--
作者：
Li C;Jing B;Ke L;Li B;Xia W;He C;Qian C;Zhao C;Mai H;Chen M;Cao K;Mo H;Guo L;Chen Q;Tang L;Qiu W;Yu Y;Liang H;Huang X;Liu G;Li W;Wang L;Sun R;Zou X;Guo S;Huang P;Luo D;Qiu F;Wu Y;Hua Y;Liu K;Lv S;Miao J;Xiang Y;Sun Y;Guo X;Lv X
通讯作者：
Lv X
影响因子：
3.3
作者：
Mohammed, Mazin Abed;Abd Ghani, Mohd Khanapi;Ibrahim, Dheyaa Ahmed
通讯作者：
Ibrahim, Dheyaa Ahmed
影响因子：
3.3
作者：
Mohammed, Mazin Abed;Abd Ghani, Mohd Khanapi;Abdullah, Mohamad Khir
通讯作者：
Abdullah, Mohamad Khir
影响因子：
6
作者：
Abd Ghani, Mohd Khanapi;Mohammed, Mazin Abed;Burhanuddin, M. A.
通讯作者：
Burhanuddin, M. A.
影响因子：
3.7
作者：
Uthoff, Ross D.;Song, Bofan;Liang, Rongguang
通讯作者：
Liang, Rongguang