Deep Learning-Based Classification of Bone Lesions on CT Scans of Metastatic Spine Disease Patients: A 3D-Convolutional Neural Network Approach
Rattachement africain : us, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
ABSTRACT Purpose Clinical assessment of vertebral lesion quality (osteolytic, osteoblastic, mixed) remains subjective, with limited interobserver reliability. This study evaluated a novel application of 3D convolutional neural networks (3D-CNNs) for classifying lesion quality from CT volumes in metastatic cancer patients. Materials and Methods This retrospective study used CT data from 151 cancer patients planned for radiotherapy for metastatic spine disease (September 2020–July 2024). Leveraging vertebra- level expert annotations, we introduced an unconventional U-Net-based strategy converting coarse voxel-wise predictions into vertebra-level lesion classifications. The final dataset comprised 2,125 vertebrae across four classes (no lesion, osteolytic, osteoblastic, mixed), split into a 3-fold cross- validation set and an independent holdout test set. Model performance was benchmarked against a DenseNet121 baseline and a musculoskeletal radiologist, with Cohen’s kappa assessing inter- rater agreement. Results The 3D model achieved an ensemble accuracy of 84.7%, outperforming DenseNet121 (72.1%), with substantial gains in F1 score, precision, and balanced accuracy. It showed high concordance with the radiologist (Cohen’s kappa = 0.76) and comparable sensitivity and specificity across all lesion subtypes. We found both models and the radiologist to struggle with osteolytic lesions, reflecting the difficulty of distinguishing this class from age-related changes in vertebral bone density and architecture caused by benign bone lesions, age-related systemic skeletal disorders and cancer treatments. Conclusions 3D-CNNs trained with vertebra-level labels can accurately and reliably classify vertebral metastatic lesion quality from CT scans, offering a scalable path toward automated characterization of metastatic spine disease to support clinical decision-making and large-scale radiomics research.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep Learning-Based Classification of Bone Lesions on CT Scans of Metastatic Spine Disease Patients: A 3D-Convolutional Neural Network Approach
- Date Crossref
- 17/08/2026
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Beth Israel Deaconess Medical Center Department of Orthopedics pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Technical University of Munich pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Brigham and Women's Hospital Department of Radiation Oncology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Massachusetts Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard Medical School pays non établi dans la noticeInstitution
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Department of Radiology at Brigham & Women’s Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Inc. Isomics pays non établi dans la noticeEntreprise
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MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Orthopedics — Beth Israel Deaconess Medical Center, Technical University of Munich et Harvard University, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.