Deep learning algorithm assisting diagnosis of prostate cancer extracapsular extension based on [18F]PSMA-1007 PET/CT and multiparametric MRI: A multicenter study
8.3
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-12-09 03:41
摘要：
本研究开发了一种基于深度学习的模型，旨在预测前列腺癌的外包膜扩展，使用了多参数MRI和[18F]PSMA-1007 PET/CT数据。研究结果显示，MPC-M模型在内部和外部验证队列中均表现出良好的预测性能，AUC值分别为0.907和0.849，表明该模型在临床应用中具有潜在价值。研究强调了深度学习与临床专业知识结合的重要性，并指出需要更大规模的前瞻性多中心研究以确认其稳健性和普遍适用性。
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关键证据
MPC-M模型在内部和外部队列中显示出强大的预测性能。
研究涉及388名患者，比较了多种模型的性能。
E-MPC-M模型在临床应用中表现出良好的实用性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于深度学习的模型，旨在预测前列腺癌的外包膜扩展，使用了多参数MRI和[18F]PSMA-1007 PET/CT数据。研究结果显示，MPC-M模型在内部和外部验证队列中均表现出良好的预测性能，AUC值分别为0.907和0.849，表明该模型在临床应用中具有潜在价值。研究强调了深度学习与临床专业知识结合的重要性，并指出需要更大规模的前瞻性多中心研究以确认其稳健性和普遍适用性。