对深度学习模型的外部测试,以使用胸部X射线图来估计生物年龄
Jong Hyuk Lee1, Dongheon Lee1, Michael T Lu1
1From the Department of Radiology, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Korea (J.H.L., J.M.G., H.K.); Department of Biomedical Engineering, Chungnam National University College of Medicine, Chungnam National University Hospital, Daejeon, Korea (D.L.); Massachusetts General Hospital Cardiovascular Imaging Research Center and Harvard Medical School, Boston, Mass (M.T.L., V.K.R.); Institute of Radiation Medicine, Seoul National University Medical Research Center, Seoul, Korea (J.M.G.); Cancer Research Institute, Seoul National University, Seoul, Korea (J.M.G.); Medical Research Collaborating Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Korea (Y.C.); and Department of Internal Medicine, Healthcare Research Institute, Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Korea (S.H.C.).
基于深度学习的胸部放射年龄 (CXR-Age) 预测了亚洲成年人的死亡风险. 这种模型显示了超出临床因素的预后价值,用于各种生存结果.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 人工智能在医学中的应用
- 预测生物标志物 预测生物标志物
背景情况:
- 胸部放射是常见的成像方式.
- 深度学习模型可以从医学图像中提取复杂的模式.
- 评估AI衍生成像生物标志物的预后价值对于临床应用至关重要.
研究的目的:
- 评估基于深度学习的胸部放射年龄 (CXR-Age) 模型的预后能力.
- 评估模型在一个大规模的亚洲人的外部队列中的表现.
- 为了确定CXR-Age是否为已确定的临床因素增加了预后价值.
主要方法:
- 对36924名无症状亚洲人 (年龄在50-80岁) 的胸部X光片进行了回顾性分析.
- 预先开发的CXR-Age模型预测死亡风险的外部验证.
- 多变量Cox或细灰模型评估了所有原因,心血管,肺癌和呼吸道疾病死亡率的危险比率.
- 概率比测试评估了CXR-Age的预后附加值.
主要成果:
- CXR-Age显着与所有原因,心血管,肺癌和呼吸道疾病死亡率的风险增加有关.
- 调整后的危险比率表明,高CXR-Age的死亡风险增加.
- 对于所有评估结果 (P < .001),CXR-Age模型证明了对临床因素,包括时间年龄,具有显著的预后附加值 (P < .001).
结论:
- 基于深度学习的CXR-Age是亚洲无症状个体中各种死亡结果的重要预后指标.
- 超越传统的临床因素,CXR-Age提供了额外的预后信息.
- 这些发现表明CXR-Age模型对于风险分层的概括性.
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