轻松看懂医学文献拆解：高通量精准MRI联合堆叠集成深度学习增强前列腺癌术前Gleason分级预测研究

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今天 我们想要分享的是 20 23 年发表在《 British Journal of Cancer 》（ The Nature 旗下综合性子刊）的一篇文章，该文章 将高通量精准 MRI 数据与堆叠集成深度学习算法相结合，以形成可用于精准评估前列腺癌国际泌尿协会（ ISUP ） Gleason 分级的前列 腺影像分层风险（ PRISK ）工具 。 （High-throughput precision MRI assessment with integrated stack-ensemble deep learning can enhance the preoperative prediction of prostate cancer Gleason grade）。 前列腺癌是男性最常见的恶性肿瘤，其发病率及致死率逐年增高。不同前列腺癌患者的临床预后具有明显的差异性，目前国际泌尿协会（ISUP）的Gleason分级（GG）被认为是预测前列腺癌患者预后的关键指标，其决定前列腺的侵袭程度和治疗方案。目前常用的穿刺活检由于是随机取材常导致Gleason分级错误。此外，基于前列腺特异抗体（PSA）阈值的前列腺 ………………………………