라디오믹과 멀티모달 MIM 기반 특징 추출기를 통한 신경교종 예후 예측 성능 강화

유내정; 박현진

라디오믹과 멀티모달 MIM 기반 특징 추출기를 통한 신경교종 예후 예측 성능 강화

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Enhancing Glioma Prognosis Prediction with Radiomics and Multimodal MIM-based Feature Extraction

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 유내정 (성균관대학교) 박현진 (성균관대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 852 - 855 (4page)

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라디오믹과 멀티모달 MIM 기반 특징 추출기를 통한 신경교종 예후 예측 성능 강화

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Masked Image Modeling (MIM) is a self-supervised learning technique that allows models to be pre-trained on unlabeled datasets, yielding superior performance in downstream tasks. In the context of medical imaging, this approach can mitigate the high costs associated with large-scale data labeling. This study introduces a novel feature extractor trained on multimodal MRI using a MIM encoder, which effectively extracts disease-relevant information without the need for tumor region labels. We evaluated the utility of the trained feature extractor by performing prognostic prediction tasks for glioma patients and conducted comparative experiments with Radiomics features. Our results demonstrate that combining Radiomics features with those extracted by the MIM encoder significantly enhances prognostic prediction accuracy compared to using Radiomics features alone. Specifically, the integration of these features improved the survival prediction of glioma patients, highlighting the potential of MIM in extracting critical information that Radiomics might miss.

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