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基于深度迁移学习的3特斯拉多参数磁共振前列腺癌分类

DOI：10.1007/s00261-018-1824-5 期刊：Abdominal Radiology 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 目的 本研究旨在提出一种基于深度迁移学习（DTL）的模型，用于区分惰性前列腺癌（PCa）与具有临床意义的PCa病变，并在3特斯拉多参数磁共振成像（3T mp-MRI）结合全切片组织病理学（WMHP）验证的基础上，将该DTL模型与无迁移学习的深度学习（DL）模型及PIRADS v2评分进行比较。 方法 经机构审查委员会批准，研究队列包含140例接受3T mp-MRI检查并具有WMHP数据的患者。DTL模型使用110例随机选取患者中的169个病变进行训练，在剩余30例患者的47个病变中进行测试。我们通过准确率、灵敏度、特异度和曲线下面积（AUC），将DTL模型与从零开始训练的同架构DL模型，以及以4分为阈值的PIRADS v2评分分类进行比较。采用2000次重采样的自助法估算AUC的95%置信区间（CI）。 结果 在110例患者的169个病变上训练后，DTL模型、无迁移学习的DL模型及PIRADS v2评分≥4分在测试集中区分惰性与临床显著PCa病变的AUC分别为0.726（CI [0.575, 0.876]）、0.687（CI [0.532, 0.843]）和0.711（CI [0.575, 0.847]）。在测试集中，DTL模型区分临床显著病变的AUC高于无迁移学习的DL模型和PIRADS v2评分≥4分。结论 DeLong检验表明，DTL模型的AUC与基于PIRADS v2评分的分类具有可比性（p=0.89）。
作者： Xinran Zhong，Holden H. Wu，Ruiming Cao，Steven S. Raman，Kyunghyun Sung，Sepideh Shakeri，Fabien Scalzo，Yeejin Lee，Dieter R. Enzmann
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于深度迁移学习（DTL）的模型，用于区分惰性前列腺癌（PCa）病变与具有临床意义的PCa病变，并将该DTL模型与无迁移学习的深度学习（DL）模型以及PI-RADS v2评分在3特斯拉多参数磁共振成像（3T mp-MRI）上进行比较，以全切片组织病理学（WMHP）验证为金标准。

研究成果

基于DTL的模型表现优于未采用迁移学习的DL模型，证实了迁移学习的贡献。该模型的性能与专家读者PIRADS v2评分相当（p=0.89），显示出在非专家领域辅助前列腺癌诊断的巨大潜力。该模型需在更大规模数据集中验证以进一步评估其临床效用。

研究不足

本研究的一个局限性是由于可用标注数据有限，导致测试样本量较小。另一个局限性在于我们纳入了前列腺的手动分割以辅助直肠内线圈病例的归一化处理。该系统需要以病灶检测作为输入来定义图像区块。

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