A Multirepresentation Model for Pulmonary Nodule Malignancy Risk Assessment and Model-Derived Risk Grouping on Routine Chest CT: a retrospective diagnostic modeling study
इस रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन ने एक मल्टीरिप्रजेंटेशन TResNet-3D डीप लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित और मान्य किया है जो नियमित चेस्ट सीटी स्कैन का उपयोग करके पल्मोनरी नोड्यूल मैलिग्नेंसी जोखिम का प्रभावी ढंग से आकलन करता है और रोगियों को जोखिम समूहों में वर्गीकृत करता है, जिसने 0.9103 का AUC प्राप्त किया और मौजूदा रेडियोमिक्स एवं सिंगल CNN मॉडलों को पीछे छोड़ दिया।