Artificial intelligence-assisted decision making: Prediction of optimal level of distal mesorectal margin during transanal total mesorectal excision (taTME) using deep neural network modeling

医学 全直肠系膜切除术 边距(机器学习) 外科 机器学习 结直肠癌 内科学 计算机科学 癌症
作者
Waleed M. Ghareeb,Sara Al Bastaki,Khaled Madbouly,Sara Al Bastaki,Sara Al Bastaki,Sara Al Bastaki,Ibrahim Shokri,Khaled Madbouly,Khaled Madbouly,Khaled Madbouly
出处
期刊:Journal of Visceral Surgery [Elsevier]
标识
DOI:10.1016/j.jviscsurg.2024.06.007
摘要

With steep posterior anorectal angulation, transanal total mesorectal excision (taTME) may have a risk of dissection in the wrong plane or starting higher up, resulting in leaving distal mesorectum behind. Although the distal mesorectal margin can be assessed by preoperative MRI, it needs skilled radiologist and high-definition image for accurate evaluation. This study developed a deep neural network (DNN) to predict the optimal level of distal mesorectal margin.
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