CareLit Fachartikel

URO – Vollautomatisches Deep-Learning-Modell für die Detektion von Prostatakarzinomen

Susanne Krome · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2025 · Heft 04 · S. 367

Dokument
935721
CareLit-ID
Jahr
2025
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
Susanne Krome
Ausgabe
Heft 04 / 2025
Jahrgang 197
Seiten
367
Erschienen: 2025-04-01 00:00:00
ISSN
1438-9029

Zusammenfassung

Die multiparametrische MRT ist der diagnostische Goldstandard, wenn der Verdacht auf ein klinisch signifikantes Prostatakarzinom (csPCA) besteht. Das PI-RAD-System ermöglicht die standardisierte Interpretation und Einordnung. Dabei besteht eine hohe erfahrungsabhängige, intra- und interindividuelle Variabilität. Mit tiefem Lernen können deterministische Aussagen generiert werden. Die Studiengruppe entwickelte, testete und validierte ein Modell, bei dem keine Informationen über die Tumorlokalisation notwendig waren.

Schlagworte

RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…