一个MRI深度学习模型预测了直肠癌的结果
Xiaofeng Jiang1, Hengyu Zhao1, Oliver Lester Saldanha1
1From the Departments of Colorectal Surgery and General Surgey (X.J., H.Z., X.W., J.K.) and Radiology (X.M.), the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China; Guangdong Institute of Gastroenterology, Guangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, Guangzhou, China (X.J., H.Z., X.W., X.M., J.K.); Department of Medicine III (X.J., O.L.S., J.N.K.), Department of Diagnostic and Interventional Radiology (X.J., S.N., C.K., D.T.), and Department of Surgery and Transplantation (I.A., S.A.L.), University Hospital RWTH Aachen, Aachen, Germany; and Else Kröner Fresenius Center for Digital Health, Medical Faculty Carl Gustav Carus, Technical University Dresden, Dresden, Germany (X.J., O.L.S., J.N.K.).
使用MRI扫描的深度学习模型可以预测直肠癌存活率. 这种人工智能工具有助于手术前风险分层,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 深度学习 (DL) 模型显示了改善直肠癌预后的潜力.
- 缺乏对DL模型进行系统的评估,以预测直肠癌存活率.
研究的目的:
- 开发和验证基于磁共振成像 (MRI) 的DL模型,用于预测直肠癌患者的生存率.
- 为了利用预治疗T2加权MRI扫描的细分瘤体积进行预后.
主要方法:
- 从507名患者 (2003-2021) 的回顾性MRI扫描中训练和验证了DL模型.
- 排除标准包括并发性恶性瘤,先前的治疗,不完整的新辅助疗法或没有激进手术.
- 哈雷尔C指数评估了模型的性能;还评估了一种多式模式,包括DL风险评分和癌胚抗原.
主要成果:
- 最好的DL算法在验证集 (n=218) 中实现了0.82的C指数,用于整体生存.
- 该模型在高风险组中显示出显著的危险比率:3.0 (内部测试组,n=112) 和2.3 (外部测试组,n=58).
- 一个多式模式模型提高了性能,C指数为0.86 (验证) 和0.67 (外部测试集).
结论:
- 使用手术前MRI的DL模型可以有效地预测直肠癌患者的生存率.
- 这种人工智能驱动的方法可以作为一个有价值的手术前风险分层工具.
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