基于纵向MRI的深度学习模型,用于预测乳腺癌的病理完整反应:一个多中心的回顾性队列研究
Xu Huang1,2,3, Zeyan Xu4, Yingnan Zhao5
1Department of Radiology, Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University, Guangzhou, China.
一个新的深度学习模型,BSTNet,使用纵向MRI扫描准确地预测乳腺癌治疗反应. 该工具有助于早期预测病理完整反应 (pCR),优化治疗策略.
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
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 早期预测新辅助疗法 (NAT) 反应对于量身定制乳腺癌治疗至关重要.
- 目前的方法可能无法充分利用纵向数据来进行动态瘤变化评估.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的乳腺自我监督时间学习框架 (BSTNet),用于预测对NAT的病理完整反应 (pCR).
- 评估BSTNet在多中心群体和多种分子亚型中的通用性和性能.
主要方法:
- 利用自主监督时间学习框架 (BSTNet) 对来自1339名患者的纵向MRI数据进行了研究.
- 采用多中心内部和外部验证策略.
- 根据分子亚型和MRI时间进行了子组分析.
主要成果:
- BSTNet实现了高预测性能,其AUC为0.882 (内部) 和0.857-0.854 (外部验证).
- 在不同的分子亚型中观察到一致的性能 (AUC 0.818-0.895).
- 该模型在识别非pCR患者 (74.5%-86.4%) 中表现出强大的特异性.
结论:
- 对于乳腺癌的早期PCR预测,BSTNet提供了一个强大的和可泛化的深度学习解决方案.
- 该框架的解释可变纵向MRI数据的能力支持临床实践中的适应性治疗规划.
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