Published December 12, 2022
| Version v1
Publication
Open
The detection of prostate cancer based on ultrasound RF signal
- 1. Fudan University
- 2. Peking University
- 3. Peking University Third Hospital
Description
Objective The diagnosis of prostate cancer has been a challenging task. Compared with traditional diagnosis methods, the radiofrequency (RF) signal is not only non-invasive but also rich in microscopic lesion information. This paper proposes a novel and accurate method for detecting prostate cancer based on the ultrasound RF signal. Method Our approach is based on low-dimensional features in the frequency domain and high-throughput features in the spatial domain. The whole process could be divided into two parts: first, we calculate three feature maps from the ultrasound original RF signal, and 1,050 radiomics features are extracted from the three feature maps; second, we extracted 37 spectral features from the normalized frequency spectrum after Fourier transform. Results We use LASSO regression as the method for feature selection; moreover, we use support vector machine (SVM) for classification 10-fold cross-validation for examining the classification performance of the SVM. An AUC (area under the receiver operating characteristic curve) of 0.84 was obtained on 71 subjects. Conclusions Our method is feasible to detect prostate cancer based on the ultrasound RF signal with superior classification performance.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الهدف كان تشخيص سرطان البروستاتا مهمة صعبة. بالمقارنة مع طرق التشخيص التقليدية، فإن إشارة التردد اللاسلكي ليست فقط غير باضعة ولكنها غنية أيضًا بمعلومات الآفة المجهرية. تقترح هذه الورقة طريقة جديدة ودقيقة للكشف عن سرطان البروستاتا بناءً على إشارة التردد اللاسلكي بالموجات فوق الصوتية. الطريقة يعتمد نهجنا على الميزات منخفضة الأبعاد في مجال التردد والميزات عالية الإنتاجية في المجال المكاني. يمكن تقسيم العملية بأكملها إلى جزأين: أولاً، نحسب ثلاث خرائط ميزات من إشارة التردد اللاسلكي الأصلية بالموجات فوق الصوتية، ويتم استخراج 1050 ميزة راديوميات من خرائط الميزات الثلاث ؛ ثانيًا، استخرجنا 37 ميزة طيفية من طيف التردد المعياري بعد تحويل فورييه. النتائج نستخدم انحدار LASSO كطريقة لاختيار الميزات ؛ علاوة على ذلك، نستخدم آلة متجه الدعم (SVM) للتصنيف 10 أضعاف التحقق المتبادل لفحص أداء تصنيف SVM. تم الحصول على AUC (منطقة تحت منحنى خصائص تشغيل جهاز الاستقبال) من 0.84 على 71 شخصًا. الاستنتاجات طريقتنا ممكنة للكشف عن سرطان البروستاتا بناءً على إشارة التردد اللاسلكي بالموجات فوق الصوتية مع أداء تصنيف متفوق.Translated Description (French)
Objectif Le diagnostic du cancer de la prostate a été une tâche difficile. Par rapport aux méthodes de diagnostic traditionnelles, le signal radiofréquence (RF) est non seulement non invasif, mais également riche en informations sur les lésions microscopiques. Cet article propose une nouvelle méthode précise de détection du cancer de la prostate basée sur le signal RF ultrasonore. Méthode Notre approche est basée sur des caractéristiques de faible dimension dans le domaine fréquentiel et des caractéristiques à haut débit dans le domaine spatial. L'ensemble du processus pourrait être divisé en deux parties : premièrement, nous calculons trois cartes de caractéristiques à partir du signal RF d'origine des ultrasons, et 1 050 caractéristiques radiomiques sont extraites des trois cartes de caractéristiques ; deuxièmement, nous avons extrait 37 caractéristiques spectrales du spectre de fréquences normalisé après la transformée de Fourier. Résultats Nous utilisons la régression de LASSO comme méthode de sélection des caractéristiques ; de plus, nous utilisons la machine à vecteurs de support (SVM) pour la classification par validation croisée 10 fois pour examiner les performances de classification de la SVM. Une ASC (aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur) de 0,84 a été obtenue sur 71 sujets. Conclusions Notre méthode est réalisable pour détecter le cancer de la prostate sur la base du signal RF ultrasonore avec des performances de classification supérieures.Translated Description (Spanish)
Objetivo El diagnóstico del cáncer de próstata ha sido una tarea difícil. En comparación con los métodos de diagnóstico tradicionales, la señal de radiofrecuencia (RF) no solo no es invasiva, sino que también es rica en información de lesiones microscópicas. Este artículo propone un método novedoso y preciso para detectar el cáncer de próstata basado en la señal de RF de ultrasonido. Método Nuestro enfoque se basa en características de baja dimensión en el dominio de la frecuencia y características de alto rendimiento en el dominio espacial. Todo el proceso podría dividirse en dos partes: en primer lugar, calculamos tres mapas de características a partir de la señal de RF original de ultrasonido y se extraen 1.050 características radiológicas de los tres mapas de características; en segundo lugar, extrajimos 37 características espectrales del espectro de frecuencia normalizado después de la transformada de Fourier. Resultados Utilizamos la regresión LASSO como método para la selección de características; además, utilizamos la máquina de vectores de soporte (SVM) para la validación cruzada de clasificación de 10 veces para examinar el rendimiento de la clasificación de la SVM. Se obtuvo un AUC (área bajo la curva característica operativa del receptor) de 0,84 en 71 sujetos. Conclusiones Nuestro método es factible para detectar el cáncer de próstata en función de la señal de RF de ultrasonido con un rendimiento de clasificación superior.Files
pdf.pdf
Files
(688.7 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:ae6e539c5a7da1e943c2ad4b37b78455
|
688.7 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الكشف عن سرطان البروستاتا بناءً على إشارة التردد اللاسلكي بالموجات فوق الصوتية
- Translated title (French)
- La détection du cancer de la prostate basée sur le signal RF ultrasonore
- Translated title (Spanish)
- La detección del cáncer de próstata basada en la señal de RF de ultrasonido
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4312123399
- DOI
- 10.3389/fonc.2022.946965
References
- https://openalex.org/W1975720861
- https://openalex.org/W2004924126
- https://openalex.org/W2005775419
- https://openalex.org/W2009382487
- https://openalex.org/W2011537374
- https://openalex.org/W2017557045
- https://openalex.org/W2057817328
- https://openalex.org/W2112224175
- https://openalex.org/W2119496927
- https://openalex.org/W2122393462
- https://openalex.org/W2168051713
- https://openalex.org/W2323868208
- https://openalex.org/W3184460651
- https://openalex.org/W4210429609