Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Objectives: Accurate preoperative evaluation of positive lateral lymph node (LLN) is crucial for optimizing treatment strategies in rectal cancer. Traditional methods, such as MRI T2-weighted imaging (T2WI), face limitations like interobserver variability and difficulty detecting small or occult metastases. Deep learning (DL) may provide a more efficient and precise alternative. Methods: In this multicenter, retrospective study, images from 1,000 patients across five centers were annotated to train a DL model for identifying and segmenting LLN. The model was tested on images from 480 patients in a validation cohort. Kaplan-Meier analysis compared disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) between LLN-positive and LLN-negative groups, while Cox regression identified prognostic factors for DFS and OS. Results: The DL model achieved an accuracy of 87.5% and a specificity of 73.8% in predicting LLN positivity, demonstrating high diagnostic performance. Both univariate and multivariate Cox regression analyses identified LLN status, circumferential resection margin (CRM), and tumor downstaging (TD) as independent prognostic factors. Kaplan-Meier analysis showed patients with positive LLNs had worse outcomes, with 3-year DFS of 57.66% vs. 81.66%, and 5-year OS of 61.62% vs. 84.82% compared to LLN-negative patients. Conclusions: The DL model effectively predicts positive LLNs, offering an efficient alternative to traditional methods and supporting preoperative decision-making. Its clinical implementation could enhance risk stratification and personalize therapeutic strategies for rectal cancer patients.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer
- Date Crossref
- 11/11/2025
- Éditeur
- Frontiers Media SA
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Harbin Medical University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sun Yat-sen University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sun Yat-sen University Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Kunming Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Guangdong Provincial People's Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanxi Provincial Cancer Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Yunnan Cancer Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanxi Cancer Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Department of Radiology — Harbin Medical University, Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University et Department of Radiology — Sun Yat-sen University, avec 7 autres affiliations.
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