Prediction of distant melanoma recurrence from primary tumor digital H&E images using deep learning.
Notice bibliographique
Résumé
9577 Background: Patients with resected melanoma are at high risk for systemic recurrence. Quantifying the risk of recurrence can help identify the need for adjuvant immunotherapies, and accelerate the acquisition of survival statistics in clinical trials. Methods: 75 patients with stages I, II, and III melanoma seen at Columbia University Medical Center between 2001 and 2014 and The Icahn School of Medicine at Mount Sinai between 2000 and 2010 were included based on availability of tissue and 24 months of clinical follow-up. Images were scanned into tiff files (Aperio Biosystems). Deep neural net (DNN) architecture was designed consisting of convolutional and recurrent neural networks (CNN, RNN). Using QuPath open source software for nuclear segmentation and cell classification, we generated cell location, density, and clustering features to identify tissue areas for training of network parameters. DNN analyzes image and feature information locally within an H&E image, generating a prediction vote per region, and votes are averaged. Results: The model was validated on two independent external sets of stage I-III primary melanomas. Cohort 1 (Yale Medical Center), had n = 86 patients, of whom 49 were alive or had no evidence of disease at death (no DMR) and 37 died from melanoma. The second set, Cohort 2 (Geisnger Health Systems), had n = 29 patients, 15 without DMR and 14 with DMR. Prediction scores correlated with DMR status in both sets (AUC = 0.94 and 0.77 for Cohorts 1 and 2, respectively). A multivariable Cox proportional hazard model showed DNN recurrence prediction to be an independent prognostic factor for both Cohort 1 (HR = 2.54, 95% CI: 1.54-4.19, p = .0004***) and Cohort 2 (HR = 8.43, 95% CI: 2.58-27.51, p = .001**). Conclusions: We designed a DNN for quantitative prediction of melanoma recurrence from a H&E stained tissue. The prediction score warrants further study in larger patient cohorts and may constitute a novel digital pathology tool for the selection of melanoma patients for adjuvant immunotherapy. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».