Deep learning radiomics of multimodal ultrasound for classifying metastatic cervical lymphadenopathy into primary cancer sites: a feasibility study

Zusammenfassung Ziel Untersuchung der Machbarkeit von Deep-Learning-Radiomics (DLR), basierend auf multimodalem Ultraschall zur Differenzierung primärer Krebsherde bei metastasierter zervikaler Lymphadenopathie (CLA). Material und Methoden In dieser Studie wurden 280 durch Biopsie bestätigte metastatische CLAs von 280 Krebspatienten analysiert, darunter 54 mit Plattenepithel-Karzinomen im Kopf-Hals-Bereich (HNSCC), 58 mit Schilddrüsenkrebs (TC), 92 mit Lungenkrebs (LC) und 76 mit Magen-Darm-Krebs (GIC). Vor der Biopsie wurden die Patienten einer konventionellen Ultraschalluntersuchung (CUS), einer Ultraschall-El…