用深度学习三级分类模型预测肺腺癌在胸部CT中的侵入性
Zhengsong Pan1, Ge Hu1, Zhenchen Zhu1
1From the Department of Radiology (Z.P., Z. Zhu, W.S., L.S., Z.J.), Medical Research Center (G.H.), State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Disease (G.H.), Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, No. 1 Shuaifuyuan, Dongcheng District, Beijing 100730, China; 4 + 4 Medical Doctor Program (Z.P., Z. Zhu), Department of Epidemiology and Health Statistics (W.H.), Institute of Basic Medicine Sciences (W.H.), Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing, China; Deepwise AI Laboratory, Beijing Deepwise & League of PhD Technology, Beijing, China (W.T., Z. Zhou, Y.Y.); and Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Hong Kong, China (Y.Y.).
具有裁决策略的深度学习模型显著改善了CT扫描上肺腺癌侵入性的分类. 这种方法提高了纯地玻璃结节的诊断准确度,有助于临床管理.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 肺腺癌侵袭性的术前分类 (侵袭前,最小侵袭性,侵袭性) 对于患者管理至关重要,但对于纯粉碎玻璃结节 (pGGNs) 具有挑战性.
- 深度学习 (DL) 提供了改善这种三元分类任务的潜力.
研究的目的:
- 评估一种将DL模型与判断方法相结合的策略,以提高肺腺癌在胸部CT中的入侵性预测.
- 评估这一策略在pGGNs分类方面的表现.
主要方法:
- 开发了六个DL三元分类模型,使用肺结节的多中心数据集.
- 纳入框架优化,联合学习和裁决策略 (模拟多读者共识) 来改进DL模型.
- 在pGGNs的外部数据集上测试模型.
主要成果:
- 拟议的裁决策略显著改善了DL模型在外部测试中的性能 (P < .001).
- 对于微侵袭性腺癌,被判定模型 (模型6) 达到85%的准确度,75%的灵敏度和89%的特异性,优于非被判定模型 (模型3).
- 与其他模型相比,被裁决的模型在诊断指数中表现出优越的一致性.
结论:
- 结合框架优化,联合学习和裁决方法,增强了基于DL的肺腺癌在胸部CT上的侵入性分类.
- 这一策略提高了诊断性能,特别是在涉及纯地玻璃结节的具有挑战性的病例中.
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