基于MRI的深度学习模型预测了辐射后鼻结核的复发性鼻癌
Chao Lin1, Jiong-Lin Liang2, Jia Guo2
1State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangdong Key Laboratory of Nasopharyngeal Carcinoma Diagnosis and Therapy, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Cancer, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou 510060, PR China; Department of Nasopharyngeal Carcinoma, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou 510060, PR China; Department of Radiation Oncology, Fujian Medical University Union Hospital, Fuzhou, PR China.
一个深度学习模型准确地识别了放射后鼻结核 (PRNN) 与复发癌症. 这种人工智能方法在使用常规MRI扫描来区分透癌症的PRNN和无癌症的PRNN方面超过了放射科医生.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 区分放射后鼻结核 (PRNN) 与复发性鼻癌 (癌症透性PRNN) 与无癌症的PRNN对于患者管理至关重要.
- 这项研究是第一个开发深度学习 (DL) 模型来识别PRNN患者中复发性鼻癌的研究.
研究的目的:
- 使用常规MRI扫描开发和验证基于DL的预测模型.
- 要区分癌症透性PRNN和无癌症的PRNN.
主要方法:
- 使用了437名PRNN患者的MRI数据集,分为培训和验证队列.
- 使用视频旋转变压器和多层感知器构建了一个DL模型.
- 综合DL和临床 (DCcombined) 和放射学和临床 (RCcombined) 模型被开发并使用AUC,精度,灵敏度和特异性进行评估.
主要成果:
- 在验证队列中,DCcombined模型在AUC (0.83比0.60),精度 (0.78比0.60) 和灵敏度 (0.86比0.62) 中明显优于放射科医生.
- DC组合模型获得了最高的灵敏度 (0.86),而RC组合模型显示了最高的特异性 (0.88).
结论:
- 基于DL的DCcombined模型提供了一种非侵入性方法,用于区分癌症透性PRNN与无癌症的PRNN.
- 在关键诊断指标上,DCcombined模型与放射学家和基于放射学模型相比,表现优越.
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