Multimodal B-Mode and Contrast-Enhanced Ultrasound Radiomics With Two-Stage Supervised Contrastive Representation Learning for Differentiating Benign and Malignant Breast Lesions
Diese Studie zeigt, dass ein multimodales, auf Radiomics basierendes zweistufiges supervidiertes kontrastives Repräsentationslernmodell (Radiomics-TSMCR), welches B-Mode- und kontrastverstärkte Ultraschallmerkmale integriert, eine überlegene diagnostische Leistung bei der Differenzierung zwischen benignen und malignen Brustläsionen im Vergleich zu konventionellen Radiomics- und Fusionsmethoden erzielt, während es mit Deep-Learning-Ansätzen vergleichbar abschneidet.