TRUSWorthy: toward clinically applicable deep learning for confident detection of prostate cancer in micro-ultrasound

20.02.2025
Original Article

Erschienen in:

Verfasst von: Mohamed Harmanani; Paul F. R. Wilson; Minh Nguyen Nhat To; Mahdi Gilany; Amoon Jamzad; Fahimeh Fooladgar; Brian Wodlinger; Purang Abolmaesumi; Parvin Mousavi
Erschienen in: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery | Ausgabe 5/2025

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TRUSWorthy ist ein innovatives Deep-Learning-System zur Verbesserung der Erkennung von Prostatakrebs mittels Mikro-Ultraschall-Bildgebung. Durch die Bewältigung kritischer Herausforderungen wie schwache Kennzeichnung, Datenverknappung, Klassenungleichgewicht und Datenheterogenität erreicht TRUSWorthy im Vergleich zu bestehenden Methoden eine überlegene Leistung. Das System umfasst selbstüberwachtes Lernen, mehrfaches Instanzenlernen und tiefe Ensembles, um ein robustes und zuverlässiges Modell zu schaffen. TRUSWorthy wurde auf einem multizentrischen Datensatz getestet und weist eine hervorragende Genauigkeit und Unsicherheitskalibrierung auf, was es zu einem vielversprechenden Werkzeug für klinische Anwendungen in der Prostatakrebsdiagnose macht.

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Metadaten
Fußnoten
Literatur

Titel: TRUSWorthy: toward clinically applicable deep learning for confident detection of prostate cancer in micro-ultrasound
Verfasst von: Mohamed Harmanani
Paul F. R. Wilson
Minh Nguyen Nhat To
Mahdi Gilany
Amoon Jamzad
Fahimeh Fooladgar
Brian Wodlinger
Purang Abolmaesumi
Parvin Mousavi
Publikationsdatum: 20.02.2025
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/s11548-025-03335-y

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