亮点
- 开发了一种基于人工智能的影像管道，用于自动分割淋巴结并分类治疗前CT扫描中的口咽癌（OPC）结外扩展（iENE）。
- 与放射科专家的评估相比，该人工智能模型在检测iENE方面表现出高准确性（AUC 0.81），解决了主观影像解释的局限性。
- 人工智能预测的iENE与较差的整体生存率、无复发生存率和远处控制率独立相关，其预后区分能力优于放射科专家的评估。
- 这种方法为HPV阳性OPC的风险分层提供了一个可重复且可扩展的工具，突显了人工智能在增强个性化治疗计划方面的潜力。
基于影像的人工智能在检测HPV阳性的口咽癌结外扩展中的应用：推进预后评估
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