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1. npj digital medicine | 使用人工智能驱动的代谢和扩散核磁共振对胶质母细胞瘤复发的预测的新型放疗目标定义
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医学人工智能

目前定义胶质母细胞瘤患者放疗(RT)临床目标体积(CTV)的标准护理(SOC)实践仍然使用T2-高强度病变的向同性1-2厘米扩张,而不考虑这些肿瘤的异质渗透性。这项研究旨在通过结合RT之前获得的生物相关代谢和生理成像以及深度学习模型来改善胶质母细胞瘤患者的RT CTV定义,该模型可以通过对比增强或T2高强度的存在来预测随后肿瘤进展的区域。结果与两个标准CTV定义进行了比较。该多参数深度学习模型在特异性方面显著优于T2损伤CTV的均匀2厘米扩展(0.89 ± 0.05 vs 0.79 ± 0.11;p = 0.004),同时也实现了类似的灵敏度(0.92 ± 0.11 vs 0.95 ± 0.08;p = 0.10),省去了更正常的大脑。通过在训练期间纳入病变大小加权损失函数,并将代谢图像作为输入,显著提高了模型性能。
https://www.nature.com/articles/s41746-025-01861-2
医学成像技术

可穿戴技术

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内容 | 郝娅婷 张艳青
编辑 | 吴苡齐
审核 | 刘帅 罗虎
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