نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی پزشکی، گروه مهندسی پزشکی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلا‌می‌، تهران، ایران

2 استادیار گروه مهندسی پزشکی، واحد گرمسار، دانشگاه آزاد اسلا‌می‌، گرمسار، ایران.

چکیده

سرطان کبد، به طور عمده، پنجمین سرطان شایع در مردان و هفتمین سرطان شایع در زنان است و سومین علت اصلی مرگ و میر ناشی از سرطان در سراسر جهان است. به طور کلی، این بیماری در زنان کمتر شایع است و در بیشتر مناطق جهان، میزان سرطان کبد مردان نسبت به زنان دو تا سه برابر بیشتر است که احتمالاً به دلیل شیوع بیشتر عوامل خطر در مردان و تفاوت‌های جنسی است. در همین رابطه هدف از پژوهش حاضر تشخیص سرطان کبد از تصاویر سی‌تی اسکن با استفاده از شبکه عصبی پیچشی و ماشین بردار پشتیبانی بوده است. در این پژوهش، یک شبکه عصبی CNN سبک جدید با هفت لایه و فقط یک لایه معمولی برای طبقه‌بندی کبد تقسیم‌بندی شده پیشنهاد شده است. این مدل پیشنهادی در دو مسیر مختلف استفاده شد. مسیر اول از طبقه‌بندی یادگیری عمیق استفاده نمود و به دقت 7/83% و 9/95% دست یافت. در همین حال، مسیر دوم از ویژگی‌های استخراج شده به طور خودکار همراه با یک طبقه‌بندی کننده ماشین بردار پشتیبانی (SVM) استفاده نمود و به دقت 9/95% و 9/97% دست یافت. شبکه پیشنهادی سبک، سریع، قابل اعتماد و دقیق است. این رویکرد می‌تواند توسط یک متخصص انکولوژی استفاده شود، که تشخیص را به یک کار ساده تبدیل می‌کند. علاوه بر این، شبکه پیشنهادی دقت بالایی را بدون تنظیم تصاویر به‌دست می‌آورد که باعث کاهش زمان و هزینه می‌شود.

کلیدواژه‌ها

 [1] Aghamohammadi, A., Ranjbarzadeh, R., Naiemi, F., Mogharrebi, M., Dorosti, S., & Bendechache, M. (2021). TPCNN: two-path convolutional neural network for tumor and liver segmentation in CT images using a novel encoding approach. Expert Systems with Applications, 183, 115406.
[2] Al-Saeed, Y., Gab-Allah, W. A., Soliman, H., Abulkhair, M. F., Shalash, W. M., & Elmogy, M. (2022). Efficient computer aided diagnosis system for hepatic tumors using computed tomography scans. CMC-Comput Mater Cont, 71 (3), 4871-94.
[3] Araújo, J. D. L., da Cruz, L. B., Ferreira, J. L., da Silva Neto, O. P., Silva, A. C., de Paiva, A. C., & Gattass, M. (2021). An automatic method for segmentation of liver lesions in computed tomography images using deep neural networks. Expert Systems with Applications, 180, 115064.
[4] Ayalew, Y. A., Fante, K. A., & Mohammed, M. A. (2021). Modified U-Net for liver cancer segmentation from computed tomography images with a new class balancing method. BMC Biomedical Engineering, 3, 1-13.
[5] Azer, S. A. (2019). Deep learning with convolutional neural networks for identification of liver masses and hepatocellular carcinoma: A systematic review. World journal of gastrointestinal oncology, 11 (12), 1218.
[6] Bruix, J., Han, K. H., Gores, G., Llovet, J. M., & Mazzaferro, V. (2015). Liver cancer: approaching a personalized care. Journal of hepatology, 62 (1), S144-S156.
[7] Cheng, L., Zhang, Z., Zuo, D., Zhu, W., Zhang, J., Zeng, Q., ... & Zhao, Y. (2018). Ultrasensitive detection of serum microRNA using branched DNA-based SERS platform combining simultaneous detection of α-fetoprotein for early diagnosis of liver cancer. ACS applied materials & interfaces, 10 (41), 34869-34877.
[8] Chlebus, G., Schenk, A., Moltz, J. H., van Ginneken, B., Hahn, H. K., & Meine, H. (2018). Automatic liver tumor segmentation in CT with fully convolutional neural networks and object-based postprocessing. Scientific reports, 8 (1), 15497.
[9] Dong, X., Zhou, Y., Wang, L., Peng, J., Lou, Y., & Fan, Y. (2020). Liver cancer detection using hybridized fully convolutional neural network based on deep learning framework. IEEE Access, 8, 129889-129898.
[10] Frid-Adar, M., Klang, E., Amitai, M., Goldberger, J., & Greenspan, H. (2018, April). Synthetic data augmentation using GAN for improved liver lesion classification. In 2018 IEEE 15th international symposium on biomedical imaging (ISBI 2018) (pp. 289-293). IEEE.
[11] Frid-Adar, M., Klang, E., Amitai, M., Goldberger, J., & Greenspan, H. (2018, April). Synthetic data augmentation using GAN for improved liver lesion classification. In 2018 IEEE 15th international symposium on biomedical imaging (ISBI 2018) (pp. 289-293). IEEE.
[12] Ghoniem, R. M. (2020). A novel bio-inspired deep learning approach for liver cancer diagnosis. Information, 11 (2), 80.
[13] Hamm, C. A., Wang, C. J., Savic, L. J., Ferrante, M., Schobert, I., Schlachter, T., ... & Letzen, B. (2019). Deep learning for liver tumor diagnosis part I: development of a convolutional neural network classifier for multi-phasic MRI. European radiology, 29, 3338-3347.
[14] Kakkar, P., Nagpal, S., & Nanda, N. (2018). Automatic liver segmentation in CT images using improvised techniques. In Smart Health: International Conference, ICSH 2018, Wuhan, China, July 1–3, 2018, Proceedings 6 (pp. 41-52). Springer International Publishing.
[15] Kavur, A. E., Kuncheva, L. I., & Selver, M. A. (2020). Basic ensembles of vanilla-style deep learning models improve liver segmentation from ct images. In Convolutional Neural Networks for Medical Image Processing Applications (pp. 52-74). CRC Press.
[16] Li, C., Tan, Y., Chen, W., Luo, X., Gao, Y., Jia, X., & Wang, Z. (2020, October). Attention unet++: A nested attention-aware u-net for liver ct image segmentation. In 2020 IEEE international conference on image processing (ICIP) (pp. 345-349). IEEE.
[17] Li, J., Wu, Y., Shen, N., Zhang, J., Chen, E., Sun, J., ... & Zhang, Y. (2020). A fully automatic computer-aided diagnosis system for hepatocellular carcinoma using convolutional neural networks. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 40 (1), 238-248.
[18] Liu, S., Wang, M., Zheng, C., Zhong, Q., Shi, Y., & Han, X. (2020). Diagnostic value of serum glypican-3 alone and in combination with AFP as an aid in the diagnosis of liver cancer. Clinical biochemistry, 79, 54-60.
[19] Liu, Z., Suo, C., Mao, X., Jiang, Y., Jin, L., Zhang, T., & Chen, X. (2020). Global incidence trends in primary liver cancer by age at diagnosis, sex, region, and etiology, 1990‐2017. Cancer, 126 (10), 2267-2278.
[20] Meng, L., Zhang, Q., & Bu, S. (2021). Two-stage liver and tumor segmentation algorithm based on convolutional neural network. Diagnostics, 11 (10), 1806.
[21] Meng, L., Zhang, Q., & Bu, S. (2021). Two-stage liver and tumor segmentation algorithm based on convolutional neural network. Diagnostics, 11 (10), 1806.
[22] Naaqvi, Z., Akbar, S., Hassan, S. A., & Ain, Q. U. (2022, May). Detection of Liver Cancer through Computed Tomography Images using Deep Convolutional Neural Networks. In 2022 2nd International Conference on Digital Futures and Transformative Technologies (ICoDT2) (pp. 1-6). IEEE.
[23] Nakai, H., Fujimoto, K., Yamashita, R., Sato, T., Someya, Y., Taura, K., ... & Nakamoto, Y. (2021). Convolutional neural network for classifying primary liver cancer based on triple-phase CT and tumor marker information: a pilot study. Japanese Journal of Radiology, 39, 690-702.
[24] Nisa, M., Buzdar, S. A., Khan, K., & Ahmad, M. S. (2022). Deep Convolutional Neural Network Based Analysis of Liver Tissues Using Computed Tomography Images. Symmetry, 14 (2), 383.
[25] Peng, J., Kang, S., Ning, Z., Deng, H., Shen, J., Xu, Y., ... & Liu, L. (2020). Residual convolutional neural network for predicting response of transarterial chemoembolization in hepatocellular carcinoma from CT imaging. European radiology, 30, 413-424.
[26] Rela, M., Suryakari, N. R., & Patil, R. R. (2022). A diagnosis system by U-net and deep neural network enabled with optimal feature selection for liver tumor detection using CT images. Multimedia Tools and Applications, 1-43.
[27] Sumathy, B., Dadheech, P., Jain, M., Saxena, A., Hemalatha, S., Liu, W., & Nuagah, S. J. (2022). A Liver Damage Prediction Using Partial Differential Segmentation with Improved Convolutional Neural Network. Journal of Healthcare Engineering, 2022.
[28] Trivizakis, E., Manikis, G. C., Nikiforaki, K., Drevelegas, K., Constantinides, M., Drevelegas, A., & Marias, K. (2018). Extending 2-D convolutional neural networks to 3-D for advancing deep learning cancer classification with application to MRI liver tumor differentiation. IEEE journal of biomedical and health informatics, 23 (3), 923-930.
[29] Wang, C. J., Hamm, C. A., Savic, L. J., Ferrante, M., Schobert, I., Schlachter, T., ... & Letzen, B. (2019). Deep learning for liver tumor diagnosis part II: convolutional neural network interpretation using radiologic imaging features. European radiology, 29, 3348-3357.