开发和独立验证可解释的基于放射学的机器学习模型,用于结直肠肝转移的预后
A Brunetti1, G M Zaccaria1, E Sibilano1
1Department of Electrical and Information Engineering, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy.
这项研究开发了可解释的机器学习模型,使用结直肠癌肝转移 (CRLM) 和周围肝脏组织的放射学. 这些模型准确地预测了复发和整体存活率,为患者提供了更好的风险分层.
科学领域:
- 放射学和机器学习在瘤学中的应用
- 医学成像分析 医学成像分析
- 癌症预后 癌症预后
背景情况:
- 结肠直肠癌肝转移 (CRLM) 呈现异质的预后,通常不充分地通过传统的临床风险评分来解决.
- 目前CRLM的预后模型缺乏生物深度和空间信息,突出显示需要先进的预测工具.
- 放射学和机器学习 (ML) 提供了在CRLM中增强和可解释的结果预测的潜力.
研究的目的:
- 开发和验证可解释的ML模型,用于预测CRLM患者的复发和整体存活期 (OS).
- 利用转移性病变和背景肝脏组织的放射性特征来提高预后准确性.
- 为了提高预后模型的可解释性,使用夏普利添加式扩展 (SHAP).
主要方法:
- 来自两个独立队列 (发现和外部验证) 的对比增强CT图像的分析.
- 从最大的肝转移 (L-MAX) 和周围健康的肝组织 (L-BKG) 中提取放射性特征,包括L-MAX/L-BKG比率.
- 开发和验证ML/深度学习 (DL) 分类器,通过SHAP分析评估可解释性.
主要成果:
- 最好的ML模型 (通过遗传算法优化的整体MLP) 在外部验证中实现了0.78的AUC复发预测和0.68的OS预测.
- 在SHAP分析中,确定了临床上可信且在独立队列中保持预后意义的关键放射性决定因素.
- 开发的模型表现出强大的歧视能力,优于传统的临床模型.
结论:
- 可解释的ML模型整合了病变中心和情境性肝脏放射学,可以透明地预测CRLM中复发和存活率.
- SHAP分析确定了可重现的成像决定因素,以有效地进行临床风险分层.
- 这种方法显示了在未来的瘤学策略中与DL和多组数据的实际实用性和整合的潜力.
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