Správou vedené semi-supervízne učenie pre škálovateľnú detekciu rakoviny prostaty na biparametrickej MRI: Multicentrická prospektívna validácia a multimodálna integrácia

Štúdia overila nový prístup semi-supervízneho učenia s názvom RG-SSL-LOC na detekciu klinicky významného rakoviny prostaty pomocou biparametrickej MRI. Výskum zahŕňal 13 706 MRI vyšetrení z 27 centier. Nový model RG-SSL-LOC dosiahol lepšie výsledky ako tradičné metódy, s hodnotami AUC 0,83 až 0,87 v rôznych skupinách pacientov. Keď sa model kombinoval s klinickými údajmi, výrazne sa zlepšila presnosť detekcie a znížil sa počet zbytočných biopsií o 15,19 percent. Model preukázal spoľahlivý výkon v prospektívnom multicentrickom testovaní a lepšiu kvalitu segmentácie v porovnaní s inými metódami.