期待拡散強調画像からのT2のみでの前立腺がん局在化を最大化する
arXiv cs.CV / 2026/4/2
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要点
- 本論文は、前立腺がんの局在化において困難なT2強調のみ（推論時にT2のみ）アプローチを研究し、配備時に拡散強調画像（DWI）を不要にすることを目指している。
- DWIを、学習時に利用可能な「特権（privileged）」な潜在モダリティとして扱い、期待値最大化（EM）スタイルのアルゴリズムを用いて潜在DWIの事後分布を近似し、がん局在化器を共同で最適化する。
- EMのEステップでは、フローマッチング型の生成モデルに基づく潜在モダリティ生成器を用いて、T2w入力のみから推定されるDWI様表現をモデル化する。
- 内部および外部の病理ラベル付きデータセットで、合計4,133人の患者を対象とした実験により、本提案手法が、報告されているT2w+DWI参照に対する改善を含む、多シーケンスのベースラインよりも上回る、または少なくとも同等の性能を示せることが明らかになっている。
- 著者らは本研究を、特権モダリティと不完全入力での学習に関する新しい理論的枠組みとして位置付け、MRIに基づく病変局在化の実用性および費用対効果を向上させるとしている。
