Ein Machine Learning-Tool für die verbesserte Vorhersage mediastinaler Lymphknotenmetastasen beim nicht kleinzelligen Lungenkarzinom mit Routineparametern der [18F]FDG-PET/CT

J Rogasch,Liza Michaels, Georg L Baumgärtner, N. Frost,Jens C. Rückert,Jens Neudecker, S. Ochsenreither,Manuela Gerhold,Bernd Schmidt, P. Schneider,Holger Amthauer,Tobias Penzkofer,Christian Furth

Nuklearmedizin-nuclear Medicine（2023）

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摘要

Ziel/Aim Bei Patient:innen mit nicht kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) ist die [18F]FDG-PET/CT essenziell für das prätherapeutische Lymphknoten (LK)-Staging, doch wird durch falsch positive Befunde limitiert. Unser Ziel war es, durch Machine Learning (ML) mit Variablen aus der Routineversorgung die diagnostische Genauigkeit gegenüber der visuellen Befundung zu verbessern.

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关键词

routineparametern der,learning-tool,f]fdg-pet

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