ISUP Grade Group

新框架探究前列腺 MRI 分级模型中的临床协变量依赖性

研究人员开发了一种新颖的因果推理框架，用于分析前列腺 MRI 分级深度学习模型如何整合临床协变量。这种对抗性方法旨在区分模型中有用的疾病相关信号和非泛化的捷径信息。通过抑制个体临床变量的可解码性，研究发现年龄、BMI 和饮酒等因素在被抑制时，提高了 ISUP Grade Group 分类的曲线下面积 (AUC)，表明它们代表了非泛化信息。相反，抑制 PSA 和前列腺体积会降低 AUC，表明它们与任务相关。