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World File Search System定向辐射
通过整合临床和MRI的深度学习特征
抽象背景：尽管立体定向辐射处理，但在局部转移性脑肿瘤的比例很大，并且可能需要几个月的时间才能在随访成像中明显这种局部进展。在肿瘤局部衰竭方面对放射线疗法的预测对这些患者至关重要，可以促进治疗调整或允许早期挽救疗法。目的：在这项工作中，引入了一种新颖的深度学习结构，以预测使用使用治疗计划的磁共振成像（MRI）和标准临床属性治疗的脑转移局部控制/失败的结果。方法：在所提出的体系结构的核心上是一个InceptionResentV2网络，可从每个MRI切片中提取局部结果前词的不同特征。将复发或变压器网络集成到体系结构中，以将MRI切片之间的空间依赖性纳入预测性调节中。基于预测差异分析的可视化方法与深度学习模型相结合，以说明每个病变的不同区域如何对MRI对模型的预测作用。使用从99名患者（116个病变）中获得的数据训练和选择，并在25例患者（40个病变）的独立检查集中进行了评估。结果：结果证明了MRI深度学习特征在结果预测中的潜在潜力，超过了标准临床变量。仅具有临床变量的预测模型证明了接收器工作特征曲线（AUC）下的面积为0.68。MRI深度学习模型的AUC在0.72至0.83的范围内取决于整合每个病变MRI切片的机制。最佳预测性能（AUC = 0.86）与将MRI深度学习特征与临床变量相结合的模型相关联，并使用长期短期记忆复发网络结合了固定层间依赖项。可视化结果强调了肿瘤/病变边缘在脑转移的局部结果预测中的重要性。结论：这项研究的有希望的结果表明，通过深入学习MRI和临床属性，可能早期预测放疗结果对脑转移的预测可能性，并鼓励未来对接受其他放射疗法治疗的大型患者进行研究。
放射治疗选择
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