MH
Mahdjoub Hamdi
Author with expertise in Radiomics in Medical Imaging Analysis
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
4
/
i10-index:
0
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
6

DeepLUAD: An efficient approach for lung adenocarcinoma pattern classification

Ahmed Bouziane et al.May 8, 2022
Abstract Histopathological analysis of whole-slide images is the gold standard technique for diagnosis of lung cancer and classifying it into types and subtypes by specialized pathologists. This labor-based approach is time and effort consuming, which led to development of automatic approaches to assist in reducing the time and effort. Deep learning is a supervised classification approach that is well adapted for automatic classification of histopathological images. We aimed to develop a deep learning-based approach for lung adenocarcinoma pattern classification and generalize the proposed approach to the classification of the major non-small cell lung cancer types. Three publicly available datasets were used in this study. A deep learning approach for histopathological image analysis using convolutional neural networks was developed and incorporated into automatic pipelines to accurately classify the predominant patterns on the whole-slide images level and non-small cell lung cancer types on patch-level. The models were evaluated using the confusion matrix to perform an error analysis and the classification report to compute F1-score, recall and precision. As results, the three models have shown an excellent performance with best combination of hyper-parameters for training models. First and second models predicted adenocarcinoma predominant patterns on two different datasets with an accuracy, respectively, of 96.15% and 89.51%. The third model has exceeded an accuracy of 99.72% in classifying major non-small cell lung cancer types. The proposed deep learning-based lung cancer classification approach can be used to assist pathologists in identifying of lung adenocarcinomas patterns.
0

Assessment of lesion insertion tool in pelvis PET/MR data with applications to attenuation correction method development

Yutaka Natsuaki et al.Sep 4, 2024
Abstract Background In modern positron emission tomography (PET) with multi‐modality imaging (e.g., PET/CT and PET/MR), the attenuation correction (AC) is the single largest correction factor for image reconstruction. One way to assess AC methods and other reconstruction parameters is to utilize software‐based simulation tools, such as a lesion insertion tool. Extensive validation of these simulation tools is required to ensure results of the study are clinically meaningful. Purpose To evaluate different PET AC methods using a synthetic lesion insertion tool that simulates lesions in a patient cohort that has both PET/MR and PET/CT images. To further demonstrate how lesion insertion tool may be used to extend knowledge of PET reconstruction parameters, including but not limited to AC. Methods Lesion quantitation is compared using conventional Dixon‐based MR‐based AC (MRAC) to that of using CT‐based AC (CTAC, a “ground truth”). First, the pre‐existing lesions were simulated in a similar environment; a total of 71 lesions were identified in 18 pelvic PET/MR patient images acquired with a time‐of‐flight simultaneous PET/MR scanner, and matched lesions were inserted contralaterally on the same axial slice. Second, synthetic lesions were inserted into four anatomic target locations in a cohort of four patients who didn't have any observed clinical lesions in the pelvis. Results The matched lesion insertions resulted in unity between the lesion error ratios (mean SUVs), demonstrating that the inserted lesions successfully simulated the original lesions. In the second study, the inserted lesions had distinct characteristics by target locations and demonstrated negative max‐SUV%diff trends for bone‐dominant sites across the patient cohort. Conclusions The current work demonstrates that the applied lesion insertion tool can simulate uptake in pelvic lesions and their expected SUV values, and that the lesion insertion tool can be extended to evaluate further PET reconstruction corrections and algorithms and their impact on quantitation accuracy and precision.