KCI등재
SCIE
SCOPUS
Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomic Features in Lung Cancer
저자
Sohee Park (University of Ulsan College of Medicine, Asan Medical Center) ; Sang Min Lee (University of Ulsan College of Medicine, Asan Medical Center) ; 도경현 (University of Ulsan College of Medicine, Asan Medical Center) ; June-Goo Lee (University of Ulsan College of Medicine, Asan Medical Center) ; Woong Bae (VUNO Inc., Seoul, Korea) ; Hyunho Park (VUNO Inc., Seoul, Korea) ; Kyu-Hwan Jung (VUNO Inc., Seoul, Korea) ; Joon Beom Seo (University of Ulsan College of Medicine, Asan Medical Center)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1431-1440(10쪽)
KCI 피인용횟수
5
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제공처
Objective: To retrospectively assess the effect of CT slice thickness on the reproducibility of radiomic features (RFs) of lung cancer, and to investigate whether convolutional neural network (CNN)-based super-resolution (SR) algorithms can improve the reproducibility of RFs obtained from images with different slice thicknesses. Materials and Methods: CT images with 1-, 3-, and 5-mm slice thicknesses obtained from 100 pathologically proven lung cancers between July 2017 and December 2017 were evaluated. CNN-based SR algorithms using residual learning were developed to convert thick-slice images into 1-mm slices. Lung cancers were semi-automatically segmented and a total of 702 RFs (tumor intensity, texture, and wavelet features) were extracted from 1-, 3-, and 5-mm slices, as well as the 1-mm slices generated from the 3- and 5-mm images. The stabilities of the RFs were evaluated using concordance correlation coefficients (CCCs). Results: The mean CCCs for the comparisons of original 1 mm vs. 3 mm, 1 mm vs. 5 mm, and 3 mm vs. 5 mm images were 0.41, 0.27, and 0.65, respectively (p < 0.001 for all comparisons). Tumor intensity features showed the best reproducibility while wavelets showed the lowest reproducibility. The majority of RFs failed to achieve reproducibility (CCC ≥ 0.85; 3.6%, 1.0%, and 21.5%, respectively). After applying the CNN-based SR algorithms, the reproducibility significantly improved in all three pairings (mean CCCs: 0.58, 0.45, and 0.72; p < 0.001 for all comparisons). The reproducible RFs also increased (36.3%, 17.4%, and 36.9%, respectively). Conclusion: The reproducibility of RFs in lung cancer is significantly influenced by CT slice thickness, which can be improved by the CNN-based SR algorithms.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-11-15 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Radiological Society -> The Korean Society of Radiology | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.61 | 0.46 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.93 | 0.84 | 0.494 | 0.06 |
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