Deep learning-based diagnosis and survival prediction of patients with renal cell carcinoma from primary whole slide images

肾细胞癌 接收机工作特性 鉴别诊断 医学 分割 人工智能 肿瘤分级 病理 内科学 放射科 计算机科学 癌症
作者
Siteng Chen,Xiyue Wang,Jun Zhang,Liren Jiang,Feng Gao,Jinxi Xiang,Sen Yang,Wei Yang,Junhua Zheng,Xiao Han
出处
期刊:Pathology [Elsevier BV]
卷期号:56 (7): 951-960 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.pathol.2024.05.012
摘要

There is an urgent clinical demand to explore novel diagnostic and prognostic biomarkers for renal cell carcinoma (RCC). We proposed deep learning-based artificial intelligence strategies. The study included 1752 whole slide images from multiple centres. Based on the pixel-level of RCC segmentation, the diagnosis diagnostic model achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.977 (95% CI 0.969-0.984) in the external validation cohort. In addition, our diagnostic model exhibited excellent performance in the differential diagnosis of RCC from renal oncocytoma, which achieved an AUC of 0.951 (0.922-0.972). The grade
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