ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Whole-body bone scintigraphy with Tc-99 m methylene diphosphonate (MDP) is widely used to detect osseous metastases, and artificial intelligence (AI) may support its interpretation. We developed and internally validated OsseoScan AI, a deep learning model classifying whole-body bone scans as normal or abnormal. In this retrospective single-center study at Phrapokklao Hospital, Thailand, consecutive oncologic scans from April 2021 to June 2026 were labeled using a two-tier composite reference standard. An ImageNet-21k-pretrained EfficientNetV2-B3 was trained on full-body anterior and posterior images from 5,040 scans of 4,313 patients (1,395 abnormal), partitioned at patient level into a training/validation pool (4,032 scans; 5-fold cross-validation) and a held-out test set (1,008 scans). Pooled out-of-fold AUC was 0.959 (95% CI 0.952–0.967). On the test set at the pre-specified threshold, AUC was 0.963 (0.946–0.977), sensitivity was 0.907 (0.868–0.944), specificity was 0.886 (0.862–0.910), and NPV was 0.961. Sensitivity was 1.000 for extensive, 0.925 for multifocal, and 0.725 for solitary metastases; a sensitivity-oriented threshold raised solitary-lesion sensitivity to 0.882 while flagging 40.7% of scans. Grad-CAM provided qualitative explainability. OsseoScan AI showed high discrimination in internal validation and may support worklist prioritization; external, multi-center, and prospective evaluation is required before clinical use.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 79/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging · AI in cancer detection · Artificial Intelligence in Healthcare and Education
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Wasit Kanokwongnuwat · Prapokklao Hospital
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง