<i>A priori</i> prediction of breast tumour response to chemotherapy using quantitative ultrasound imaging and artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
// Hadi Tadayyon 1 , 2 , Mehrdad Gangeh 1 , 2 , Lakshmanan Sannachi 1 , 2 , Maureen Trudeau 3 , Kathleen Pritchard 3 , Sonal Ghandi 3 , Andrea Eisen 3 , Nicole Look-Hong 4 , Claire Holloway 4 , Frances Wright 4 , Eileen Rakovitch 5 , 6 , Danny Vesprini 5 , 6 , William Tyler Tran 5 , 6 , Belinda Curpen 7 and Gregory Czarnota 1 , 2 , 3 , 5 , 6 1 Physical Sciences, Sunnybrook Research Institute, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, ON, Canada 2 Department of Medical Biophysics, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 3 Division of Medical Oncology, Department of Medicine, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, ON, Canada 4 Surgical Oncology, Department of Surgery, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, ON, Canada 5 Department of Radiation Oncology, Odette Cancer Centre, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, ON, Canada 6 Department of Radiation Oncology, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 7 Department of Medical Imaging, Sunnybrook Health Sciences Centre, and Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Correspondence to: Gregory Czarnota, email: gregory.czarnota@sunnybrook.ca Keywords: quantitative ultrasound; artificial neural networks; ultrasound spectroscopy; tumour response assessment; prognostic biomarker Received: November 26, 2018     Accepted: May 13, 2019     Published: June 11, 2019 ABSTRACT We demonstrate the clinical utility of combining quantitative ultrasound (QUS) imaging of the breast with an artificial neural network (ANN) classifier to predict the response of breast cancer patients to neoadjuvant chemotherapy (NAC) administration prior to the start of treatment. Using a 6 MHz ultrasound system, radiofrequency (RF) ultrasound data were acquired from 100 patients with biopsy-confirmed locally advanced breast cancer prior to the start of NAC. Quantitative ultrasound mean parameter intensity and texture features were computed from the tumour core and margin, and were compared to the clinical/pathological response and 5-year recurrence-free survival (RFS) of patients. A multi-parametric QUS model in conjunction with an ANN classifier predicted patient response with 96 ± 6% accuracy, and a 0.96 ± 0.08 area under the receiver operating characteristic curve (AUC), compared to 65 ± 10 % accuracy and 0.67 ± 0.14 AUC achieved using a K-Nearest Neighbour (KNN) algorithm. A separate ANN model predicted patient RFS with 85 ± 7% accuracy, and a 0.89 ± 0.11 AUC, whereas the KNN methodology achieved a 58 ± 6 % accuracy and a 0.64 ± 0.09 AUC. The application of ANN for classifying patient response based on tumour QUS features performs well in terms of predicting response to chemotherapy. The findings here provide a framework for developing personalized a priori chemotherapy selection for patients that are candidates for NAC, potentially resulting in improved patient treatment outcomes and prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».