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Decoding the pancreatic duct: Multi-structure radiomics redefines risk stratification and early cancer detection in intraductal papillary mucinous neoplasm - 08/03/26

Doi : 10.1016/j.diii.2026.02.008 
Maxime Barat a, b, ⁎ , Anna Pellat b, c, Philippe Soyer a, d
a Department of Radiology, Hôpital Cochin, Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, 75014 Paris, France 
b Université Paris Cité, Faculté de Médecine, 75006 Paris, France 
c Department of Gastroenterology, Digestive Endoscopy and Digestive Oncology, Hôpital Cochin, Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, 75014 Paris, France 
d Université Paris Cité, CNRS, INSERM, NABI, 75006 Paris, France 

⁎ Corresponding author.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Sunday 08 March 2026

Keywords : Artificial intelligence, Intraductal papillary mucinous neoplasm, Machine learning, Main pancreatic duct, Radiomics, Risk stratification

Abbreviations : AI, AUC, IPMN, MPD


Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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© 2026  Société française de radiologie. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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