The ADC image is a display of ADC v

The ADC image is a display of ADC values for each voxel in an image. Most CS PCa have restricted/impeded diffusion compared to normal tissues and thus appear focal markedly hypointense on ADC maps. Because mp-MRI data of PCa, in particular CS PCa, are often scarce and costly to obtain, training an accurate classifier leveraging recent advances in data-hungry deep learning, e.g., convolutional neural networks (CNNs), for PCa detection and aggressive assessment based on mp-MRI images is significantly challenging.

結果 (繁體中文) 1:

該ADC圖像是用於圖像中的每個體素的ADC值的顯示。相比於正常組織最CS的PCa有限制/阻礙擴散並由此出現在ADC圖焦顯著低信號。由於前列腺癌的MP-MRI數據，特別是CS前列腺癌，往往都是稀缺和昂貴的獲得，培養準確CLASSI網絡呃利用在大量數據的深度學習，如卷積神經網絡（細胞神經網絡）的最新進展，對前列腺癌檢測和積極評價基於MP-MRI圖像是顯著挑戰。

結果 (繁體中文) 2:

ADC 圖像是圖像中每個體素的 ADC 值的顯示。與正常組織相比，大多數CS PCa具有限制/阻礙擴散，因此在ADC圖上出現焦度明顯低強度。由於 PCa 的 mp-MRI 資料（尤其是 CS PCa）往往稀缺且成本高昂，因此利用資料需求深度學習（例如卷積神經網路 （CNN））的最新進展，培訓一個準確的分類器，用於基於 mp-MRI 圖像的 PCa 檢測和主動評估，因此極具挑戰性。

結果 (繁體中文) 3:

ADC影像是影像中每個體素的ADC值的顯示。與正常組織相比，大多數CS-PCa的擴散受到限制/阻礙，囙此在ADC圖上出現明顯的低强度病灶。由於主成分分析（尤其是CS-PCa）的mp-MRI數據通常是稀缺且昂貴的，利用數據饑渴的深度學習（如卷積神經網路（CNNs））的最新進展，為主成分分析（PCa）檢測和基於mp-MRI影像的攻擊性評估訓練準確的分類是一項重大挑戰。