Deep learning model for the detection of prostate cancer and classification of clinically significant disease using multiparametric MRI in comparison to PI-RADs score

多参数磁共振成像 前列腺癌 医学 前列腺 磁共振成像 放射科 癌症 内科学
作者
Chunguang Yang,Basen Li,Yang Luan,Yushu Li,B. Yang,Junbiao Zhang,Zefeng Wang,Bo Liu,Xin Chen,Marcus Hacker,Zhen Li,Xiang Li,Zhihua Wang
出处
期刊:Urologic Oncology-seminars and Original Investigations [Elsevier]
卷期号:42 (5): 158.e17-158.e27 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.urolonc.2024.01.021
摘要

The Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) is an established reporting scheme for multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) to distinguish clinically significant prostate cancer (csPCa). Deep learning (DL) holds great potential for automating csPCa classification on mpMRI.
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