Breaking barriers: noninvasive AI model for BRAFV600E mutation identification

15.02.2025
Original Article

Erschienen in:

Verfasst von: Fan Wu; Xiangfeng Lin; Yuying Chen; Mengqian Ge; Ting Pan; Jingjing Shi; Linlin Mao; Gang Pan; You Peng; Li Zhou; Haitao Zheng; Dingcun Luo; Yu Zhang
Erschienen in: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery | Ausgabe 5/2025

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Abstract

Die BRAF-V600E-Mutation ist ein bedeutendes genetisches Merkmal von Schilddrüsenkrebs, insbesondere bei papillärem Schilddrüsenkarzinom (PTC). Diese Studie stellt ein nichtinvasives KI-Modell vor, das mittels Ultraschallradiomik und tiefem Transfer-Lernen das Vorhandensein der BRAF-V600E-Mutation vorhersagt. Das Modell wurde mit einem großen Datensatz von Ultraschallbildern von PTC-Patienten entwickelt und durch verschiedene maschinelle Lernklassifikatoren validiert. Das ResNet152-basierte Deep-Transfer-Lernmodell zeigte mit einem AUC von 0,833 im Validierungssatz die beste Leistung. Dieses Modell stellt ein vielversprechendes Werkzeug für die präoperative Diagnose und Behandlungsplanung dar, wodurch die Notwendigkeit invasiver Verfahren potenziell verringert und die Behandlungsergebnisse verbessert werden können.

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Literatur

Titel: Breaking barriers: noninvasive AI model for BRAFV600E mutation identification
Verfasst von: Fan Wu
Xiangfeng Lin
Yuying Chen
Mengqian Ge
Ting Pan
Jingjing Shi
Linlin Mao
Gang Pan
You Peng
Li Zhou
Haitao Zheng
Dingcun Luo
Yu Zhang
Publikationsdatum: 15.02.2025
Verlag: Springer International Publishing
Erschienen in: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery / Ausgabe 5/2025
Print ISSN: 1861-6410
Elektronische ISSN: 1861-6429
DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03290-0

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