博医学JCO中文版丨利用18F-氟脱氧葡萄糖-正电子发射断层扫描的深度学习对18F-氟脱氧葡萄糖-非霍奇金淋巴瘤的卢加诺代...
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2024-10-25 17:23
北京
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利用18F-氟脱氧葡萄糖-正电子发射断层扫描的深度学习对18F-氟脱氧葡萄糖-非霍奇金淋巴瘤的卢加诺代谢反应进行自动评估翻译：博医学-医学英语
摘要
人工智能可以减少医生在放射学评估上所花的时间。对于18F-氟脱氧葡萄糖亲和淋巴瘤，在治疗结束时获得完全代谢反应（complete metabolic response, CMR）具有预后意义。这里，我们提出了一种基于深度学习的算法，可根据Lugano 2014分类全自动评估治疗反应。所提出的四阶段方法在多国临床试验（ClinicalTrials.gov标识符：NCT01287741）上进行了训练，并在三个独立的多中心和多国测试集中针对不同的非霍奇金淋巴瘤亚型和不同的治疗方法进行了测试（ClinicalTrials.gov标识符NCT02257567、NCT02500407；ClinicalTrials.gov标识符NCT01287741中有20%保留），输出基线和随访中检测到的病变，以便放射科医生进行重点审查。该方法的反应评估与裁定的放射学反应高度一致（例如，在ClinicalTrials.gov标识符NCT01287741、NCT02500407和NCT02257567中总体反应评估的一致性分别为93%、87%和85%），与放射科医生之间的一致性相似，并且对结果具有强烈的预测性，死亡风险的准确度趋势高于裁定的放射学反应（ClinicalTrials.gov标识符NCT01287741、NCT02500407和NCT02257567中模型CMR的治疗结束时风险比为0.123、0.054和0.205，而裁定反应的CMR风险比分别为0.226、0.292和0.272）。此外，放射科医生还审查了算法的评估结果。放射科医生的审查时间中位数为1.38分钟/次评估，放射科医生对模型反应的同意程度与放射科医生对裁定反应的同意程度之间没有统计学上的显著差异。这些结果表明，所提出的方法可以纳入癌症成像中的放射学反应评估工作流程，从而节省大量时间，且性能与训练有素的医学专家相似。
DOI:10.1200/JCO.23.01978
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本期目录
利用18F-氟脱氧葡萄糖-正电子发射断层扫描的深度学习对18F-氟脱氧葡萄糖-非霍奇金淋巴瘤的卢加诺代谢反应进行自动评估
奥沙利铂和氟嘧啶新辅助化疗与局部晚期结肠癌的早期手术：随机 III 期 OPTICAL 试验
帕博利珠单抗联合卡铂和紫杉醇作为复发/转移性头颈部鳞状细胞癌的一线治疗（KEYNOTE-B10）：一项单组IV期试验
在II期LUMINOSITY试验中对既往接受过治疗的c-Met蛋白过表达晚期非鳞状EGFR野生型非小细胞肺癌患者进行的Telisotuzumab Vedotin单药治疗
针对高风险、激素受体阳性、早期乳腺癌患者进行内分泌治疗±1年依维莫司的III期随机、安慰剂对照试验
运动与原发性乳腺癌远处复发的剂量/暴露关系
卡博替尼和纳武利尤单抗单独或与伊匹木单抗联合治疗晚期/转移性泌尿生殖系统肿瘤的I期试验和扩展队列的最终结果
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