一个基于CT的深度学习模型,用于预测原发性瘤中局部无复发生存率
Yaru Ren1, Ziyang Xue2, Ting Liang3
1Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, Xi An, Shaanxi, China.
使用CT扫描的深度学习 (DL) 模型准确地预测 retroperitoneal 肉瘤 (RPS) 患者的局部无复发生存率 (LRFS). 这种人工智能工具有助于风险分层和个性化RPS治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 深度学习 (DL) 和放射学在生存预测方面表现有前途.
- 使用这些方法预测逆肌肉瘤 (RPS) 的局部无复发生存率 (LRFS) 是未经探索的.
- 这项研究旨在开发一个DL框架用于RPS中的LRFS预测.
研究的目的:
- 使用手术前CT扫描构建DL框架,以预测RPS患者的LRFS.
- 评估DL模型的性能与传统放射学和临床模型相比.
- 评估综合DL和临床模型的实用性,以改善预测.
主要方法:
- 追溯招募115名初级RPS患者,分为培训 (N=86) 和验证 (N=29) 组.
- 用对比度增强的CT图像开发一个端到端的DL模型,用于LRFS预测.
- 基于DL的得分 (DL-score) 与手工制作的放射学 (Rad-score) 和临床模型的比较;综合模型 (DLCM,RSCM) 也被评估.
主要成果:
- DL-score显示出优于Rad-score和临床模型的性能,在训练和验证组中都有更高的C指数.
- DL-得分是LRFS的独立预测指标,有效地将患者分为高风险和低风险组.
- 集成的DLCM实现了最高的性能,显示了强大的校准和临床实用性,用于风险分类.
结论:
- 基于CT的DL模型可以有效地预测RPS患者手术前的LRFS.
- 开发的DL框架有助于风险分层.
- 该工具可以指导RPS管理的个性化治疗策略.
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