基于多区域MRI的深度学习放射学,用于预测乳腺癌患者在新辅助化疗后的腹反应
Weiyue Chen1,2, Guihan Lin1,2, Yi Zhou1,3
1Zhejiang Key Laboratory of Imaging and Interventional Medicine, The Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Lishui, China.
一种新型的深度学习放射学名图 (DLRN) 准确地预测乳腺癌患者在新辅助化疗 (NAC) 后的下病理完整反应 (apCR). 这种非侵入性工具可以帮助避免不必要的下淋巴结解剖.
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
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 在新辅助化疗 (NAC) 后准确预测关病理完整反应 (apCR) 对乳腺癌治疗决策至关重要.
- 目前评估apCR的方法通常涉及侵入性程序.
- 深度学习和放射学为治疗反应的非侵入性预测提供了潜力.
研究的目的:
- 开发和验证基于MRI的多区域深度学习放射学诺米克图 (DLRN) 以预测接受NAC的乳腺癌患者的apCR.
- 将DLRN模型的预测性能与传统的临床模型进行比较.
主要方法:
- 总共有1,242名乳腺癌患者被纳入,分为培训 (n=431) 和内部验证 (n=108) 队列,由三个中心 (n=703) 进行外部验证.
- 深度学习放射学 (DLR) 模型是使用总瘤体积 (GTV) 和周围瘤区域 (GPTV) 的特征构建的.
- 通过将最佳DLR模型与临床病理预测因素集成,开发了一个DLRN,并使用AUC,校准和决策曲线评估性能.
主要成果:
- 纳入5毫米周围部区域 (GPTV5) 的DLR模型显示了最高的预测性能 (验证队列中平均AUC为0.876).
- 在预测apCR方面,DLRN模型显著优于临床模型,AUC为0.958 (训练),0.906 (内部验证) 和0.876-0.911 (外部验证).
- 在不同年龄,月经状况和临床阶段的各种患者子组中,DLRN表现强.
结论:
- 开发的DLRN集成了具有临床病理特征的内和5毫米周放射学,证明了乳腺癌中NAC后apCR的高预测效率.
- 这种人工智能驱动的诺米图为预测治疗反应提供了一个非侵入性和准确的工具,可能指导带淋巴结解剖的决策.
- DLRN为优化乳腺癌治疗策略提供了有价值的决策支持工具.
更多相关视频
15:48Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging
Published on: December 15, 2014
06:06High-Throughput Dissociation and Orthotopic Implantation of Breast Cancer Patient-Derived Xenografts
Published on: December 20, 2024
相关概念视频
Predicting Molecular Geometry
Chemotherapy-Induced Nausea and Vomiting: Cannabinoids
Two synthetic agonists of THC,...
Prediction Intervals
However, the point estimate is most likely not the exact value of the population parameter, but close to it. After calculating point estimates, we construct interval estimates, called confidence intervals or prediction intervals. This prediction interval comprises a range of values unlike the point estimate and is a better predictor of the observed sample value, y.
Avoidance Learning and Learned Helplessness
Avoidance learning occurs when an organism learns that a specific behavior can prevent an unpleasant outcome. For example, a student who receives a bad grade may start studying harder to avoid future poor grades. This behavior persists even when the negative outcome is no longer present. Avoidance learning is powerful because it maintains behavior in the absence of the...
End Point Prediction: Gran Plot
For potentiometric titration, the Gran plot is created by plotting...
Sensitivity, Specificity, and Predicted Value
Sensitivity is the...
