Multi-Institutional Validation of Deep Learning for Pretreatment Identification of Extranodal Extension in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Extranodal extension (ENE) is a well-established poor prognosticator and an indication for adjuvant treatment escalation in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Identification of ENE on pretreatment imaging represents a diagnostic challenge that limits its clinical utility. We previously developed a deep learning algorithm that identifies ENE on pretreatment computed tomography (CT) imaging in patients with HNSCC. We sought to validate our algorithm performance for patients from a diverse set of institutions and compare its diagnostic ability to that of expert diagnosticians. METHODS We obtained preoperative, contrast-enhanced CT scans and corresponding pathology results from two external data sets of patients with HNSCC: an external institution and The Cancer Genome Atlas (TCGA) HNSCC imaging data. Lymph nodes were segmented and annotated as ENE-positive or ENE-negative on the basis of pathologic confirmation. Deep learning algorithm performance was evaluated and compared directly to two board-certified neuroradiologists. RESULTS A total of 200 lymph nodes were examined in the external validation data sets. For lymph nodes from the external institution, the algorithm achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.84 (83.1% accuracy), outperforming radiologists’ AUCs of 0.70 and 0.71 ( P = .02 and P = .01). Similarly, for lymph nodes from the TCGA, the algorithm achieved an AUC of 0.90 (88.6% accuracy), outperforming radiologist AUCs of 0.60 and 0.82 ( P < .0001 and P = .16). Radiologist diagnostic accuracy improved when receiving deep learning assistance. CONCLUSION Deep learning successfully identified ENE on pretreatment imaging across multiple institutions, exceeding the diagnostic ability of radiologists with specialized head and neck experience. Our findings suggest that deep learning has utility in the identification of ENE in patients with HNSCC and has the potential to be integrated into clinical decision making.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».