先前的临床放射学特征为多模态 MR 图像卷积神经网络提供信息：一种用于预测乳腺癌淋巴血管浸润的新型深度学习框架

文章预览

文章题目：Prior Clinico-Radiological Features Informed Multi-Modal MR Images Convolution Neural Network: A novel deep learning framework for prediction of lymphovascular invasion in breast cancer 发表期刊：Cancer Medicine 发表时间：2024年2月 文章摘要 背景： 目前利用术前磁共振成像(MRI)放射组学评估早期乳腺癌患者淋巴血管侵犯(LVI)的方法缺乏准确性，限制了手术计划的选择。 目的： 本研究旨在开发一个复杂的深度学习框架，称为“先验临床-放射学特征信息多模态MR图像卷积神经网络(PCMM- Net)”，以提高乳腺癌LVI预测的准确性。PCMM- Net结合多参数MRI和临床知识，可提高LVI评估的准确性。 方法： 将341例乳腺癌患者按7:3的比例随机分为训练组和验证组。从T1加权、T2加权和增强T1加权MRI序列中提取影像特征。采用单因素和多因素逐步logistic回归建立LVI预测的临床-放射学模型。利用冗余、最小绝对 ………………………………