End-to-end deep learning for the diagnosis of pelvic and sacral tumors using non-enhanced MRI: a multi-center study
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Le résumé fourni par la source
This study developed an end-to-end deep learning (DL) model using non-enhanced MRI to diagnose benign and malignant pelvic and sacral tumors (PSTs). Retrospective data from 835 patients across four hospitals were employed to train, validate, and test the models. Six diagnostic models with varied input sources were compared. Performance (AUC, accuracy/ACC) and reading times of three radiologists were compared. The proposed Model SEG-CL-NC achieved AUC/ACC of 0.823/0.776 (Internal Test Set 1) and 0.836/0.781 (Internal Test Set 2). In External Dataset Centers 2, 3, and 4, its ACC was 0.714, 0.740, and 0.756, comparable to contrast-enhanced models and radiologists (P > 0.05), while its diagnosis time was significantly shorter than radiologists (P < 0.01). Our results suggested that the proposed Model SEG-CL-NC could achieve comparable performance to contrast-enhanced models and radiologists in diagnosing benign and malignant PSTs, offering an accurate, efficient, and cost-effective tool for clinical practice.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- End-to-end deep learning for the diagnosis of pelvic and sacral tumors using non-enhanced MRI: a multi-center study
- Date Crossref
- 15/08/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Peking University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Peking University People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Peking University Third Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Guangxi Medical University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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First Affiliated Hospital of GuangXi Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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The Affiliated Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Chongqing Medical University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Memorial Sloan Kettering Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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InferVision (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Department of Radiology pays non établi dans la noticeInstitution
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Ltd. Infervision Medical Technology Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
Department of Radiology — Peking University, Peking University People's Hospital et Peking University Third Hospital, avec 8 autres affiliations.
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