在结直肠癌中预测淋巴结转移,使用案例级多重实例学习
Ling-Feng Zou1, Xuan-Bing Wang2,3, Jing-Wen Li1
1Department of Pathology, Chongqing Traditional Chinese Medicine Hospital, Chongqing 400021, China.
一个新的案例级多个实例学习 (MIL) 框架显著改善了在晚期结直肠癌 (CRC) 中的淋巴结转移 (LNM) 预测. 这种结合病理学和临床数据的AI方法优于传统方法,可以更好地分层患者的风险.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 人工智能在瘤学中的应用
- 大肠直肠癌的研究研究.
背景情况:
- 准确的淋巴结转移 (LNM) 预测对于局部晚期 (T3/T4) 大肠直肠癌 (CRC) 管理至关重要.
- 传统的组织病理学和幻灯片级深度学习与稀疏的,关键的转移性特征作斗争.
研究的目的:
- 开发和验证一个案例级多级学习 (MIL) 框架.
- 模仿病理学家全面审查,以改善T3/T4 CRC LNM预测.
主要方法:
- 对130名T3/T4CRC患者的整片图像进行了回顾性分析.
- 使用CONCH v1.5和UNI2-h深度学习模型的案例级MIL框架.
- 病理特征与临床数据的整合;通过AUC评估的性能.
主要成果:
- 案例级 MIL 框架的表现优于幻灯片级的培训 (CONCH v1.5 AUC: 0.899 与 0.814 相比).
- 整合病理学和临床数据增强了预测 (顶级模型AUC:0.904与仅临床AUC:0.584).
- 模型识别的区域与病理学家确认的高风险组织病理学特征保持一致.
结论:
- 案例级 MIL 框架为高级 CRC 中的 LNM 预测提供了一种优越的方法.
- 这种方法显示了风险分层和指导治疗决策的潜力.
- 框架的进一步验证是合理的.
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