跨癌种淋巴结转移模型完成外部验证
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跨癌种淋巴结转移模型完成外部验证
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AI 综述
Kang等在bioRxiv发布预印本研究：研究团队以523名乳腺癌患者的1,128例腋窝淋巴结CT数据训练DenseNet-121集成模型，并通过调整淋巴结周边裁剪边界，将模型迁移至其他部位淋巴结转移预测。 模型在含256张CT图像的外部数据集中评估，宫颈、纵隔、上腹和下腹淋巴结的AUROC分别为0.939、0.796、0.814和0.917，显示该方法可跨解剖部位应用，但目前证据来自预印本研究。
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最新进展11月4日 00:00
基于腋窝淋巴结深度学习模型的跨癌种知识迁移：淋巴结转移预测适用性报道时间线
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11月4日
- bioRxiv · Bioinformatics基于腋窝淋巴结深度学习模型的跨癌种知识迁移：淋巴结转移预测适用性
研究显示，DenseNet-121集成模型经淋巴结周边裁剪边界调参后，可将腋窝淋巴结训练获得的预测能力迁移至多部位淋巴结转移预测。模型基于523名乳腺癌患者的1,128例数据训练，并在含256张CT图像的4个外部区域评估；最佳AUROC为宫颈0.939、纵隔0.796、上腹0.814、下腹0.917。
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