原題
Artificial intelligence-based lesion characterization and outcome prediction of prostate cancer on [(18)F]DCFPyL PSMA imaging.
背景:[18F]DCFPyL PET/CT上では、PSMA-RADSスコア、悪性度、治療反応性、生存率のAIモデルを開発した。
方法:238人の患者(トレーニング/内部)と36人の将来の患者がPET/CTを受けた。単一およびマルチモダリティのディープラーニングモデルをトレーニングし、PET+CT入力連結を評価した。
結果:PET+CTが最も優れていた。内部AUROC:PSMA-RADS 0.81、悪性腫瘍0.79、反応0.74。プロスペクティブAUROC:0.72、0.70、0.70。生存C指標:内部0.58、プロスペクティブ0.60。
結論:PETとCTを組み合わせたAIは病変の特徴づけを助け、よりリスクの高い患者を同定し、意思決定を支援する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111265
PMID: 41202884
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