Machine learning predicts conventional imaging metastasis-free survival (MFS) for oligometastatic castration-sensitive prostate cancer (omCSPC) using prostate-specific membrane antigen (PSMA) PET radiomics

前列腺癌 医学 谷氨酸羧肽酶Ⅱ 无线电技术 转移 Pet成像 肿瘤科 内科学 放射科 癌症 正电子发射断层摄影术
作者
Yufeng Cao,Philip Sutera,William Silva Mendes,Bardia Yousefi,Tom Hrinivich,Matthew P. Deek,Ryan Phillips,Danny Y. Song,Ana P. Kiess,Ozan Cem Güler,Neşe Torun,Mehmet Reyhan,Amit Sawant,Luigi Marchionni,Nicole L. Simone,Phuoc T. Tran,Cem Önal,Lei Ren
出处
期刊:Radiotherapy and Oncology [Elsevier]
卷期号:199: 110443-110443
标识
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110443
摘要

This study investigated imaging biomarkers derived from PSMA-PET acquired pre- and post-metastasis-directed therapy (MDT) to predict 2-year metastasis-free survival (MFS), which provides valuable early response assessment to improve patient outcomes.
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