据我们所知,所有用于前列腺癌的计算机辅助检测和诊断(CAD)系统(PCA)检测仅考虑双参数磁共振成像(BP-MRI),包括T2W和ADC序列,同时排除了4D灌注序列,该序列排除了4D灌注序列,该序列不包括4D灌注序列,该序列不包括T2W和ADC序列。但是,是此诊断任务的标准临床方案的一部分。在本文中,我们质疑将灌注成像中信息整合到深神经体系结构中的策略。为此,我们评估了几种方法来在U-NET等U-NET中编码灌注信息,还考虑了早期融合策略和中期融合策略。我们将多参数MRI(MP-MRI)模型的性能与基于219 MP-MRI考试的私有数据集的基线BP-MRI模型进行了比较。从动态对比度增强的MR检查得出的灌注图显示出对PCA病变的分割和分级性能的积极影响,尤其是对应于洗涤曲线最大斜率以及TMAX灌注图的3D MR体积。无论融合策略如何中型融合策略,也与最新技术相比,还达到了竞争性的科恩的喀巴评分。
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