- 本研究では、ディフュージョン・ウェイト・イメージング（DWI）に基づく深層学習（DL）およびラジオミクス特徴、および臨床変数を用いて子宮内膜癌（EC）におけるTP53変異を評価するための予測モデルを構築した。
ディープラーニングとラジオミクスに基づいたGPモデルは子宮内膜癌におけるTP53変異を正確に予測
AIによる要点抽出
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