Prostate cancer detection with multi‐parametric MRI: Logistic regression analysis of quantitative T2, diffusion‐weighted imaging, and dynamic contrast‐enhanced MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a multi-parametric model suitable for prospectively identifying prostate cancer in peripheral zone (PZ) using magnetic resonance imaging (MRI). MATERIALS AND METHODS: Twenty-five radical prostatectomy patients (median age, 63 years; range, 44-72 years) had T2-weighted, diffusion-weighted imaging (DWI), T2-mapping, and dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI at 1.5 Tesla (T) with endorectal coil to yield parameters apparent diffusion coefficient (ADC), T2, volume transfer constant (K(trans)) and extravascular extracellular volume fraction (v(e)). Whole-mount histology was generated from surgical specimens and PZ tumors delineated. Thirty-eight tumor outlines, one per tumor, and pathologically normal PZ regions were transferred to MR images. Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated using all identified normal and tumor voxels. Step-wise logistic-regression modeling was performed, testing changes in deviance for significance. Areas under the ROC curves (A(z)) were used to evaluate and compare performance. RESULTS: The best-performing single-parameter was ADC (mean A(z) [95% confidence interval]: A(z,ADC): 0.689 [0.675, 0.702]; A(z,T2): 0.673 [0.659, 0.687]; A(z,Ktrans): 0.592 [0.578, 0.606]; A(z,ve): 0.543 [0.528, 0.557]). The optimal multi-parametric model, LR-3p, consisted of combining ADC, T2 and K(trans). Mean A(z,LR-3p) was 0.706 [0.692, 0.719], which was significantly higher than A(z,T2), A(z,Ktrans), and A(z,ve) (P < 0.002). A(z,LR-3p) tended to be greater than A(z,ADC), however, this result was not statistically significant (P = 0.090). CONCLUSION: Using logistic regression, an objective model capable of mapping PZ tumor with reasonable performance can be constructed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».