Deep Learning Based on <scp>MRI</scp> for Differentiation of Low‐ and High‐Grade in Low‐Stage Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Pretreatment determination of renal cell carcinoma aggressiveness may help to guide clinical decision-making. PURPOSE: To evaluate the efficacy of residual convolutional neural network using routine MRI in differentiating low-grade (grade I-II) from high-grade (grade III-IV) in stage I and II renal cell carcinoma. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: In all, 376 patients with 430 renal cell carcinoma lesions from 2008-2019 in a multicenter cohort were acquired. The 353 Fuhrman-graded renal cell carcinomas were divided into a training, validation, and test set with a 7:2:1 split. The 77 WHO/ISUP graded renal cell carcinomas were used as a separate WHO/ISUP test set. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: contrast-enhanced sequences. ASSESSMENT: The accuracy, sensitivity, and specificity of the final model were assessed. The receiver operating characteristic (ROC) curve and precision-recall curve were plotted to measure the performance of the binary classifier. A confusion matrix was drawn to show the true positive, true negative, false positive, and false negative of the model. STATISTICAL TESTS: Mann-Whitney U-test for continuous data and the chi-square test or Fisher's exact test for categorical data were used to compare the difference of clinicopathologic characteristics between the low- and high-grade groups. The adjusted Wald method was used to calculate the 95% confidence interval (CI) of accuracy, sensitivity, and specificity. RESULTS: The final deep-learning model achieved a test accuracy of 0.88 (95% CI: 0.73-0.96), sensitivity of 0.89 (95% CI: 0.74-0.96), and specificity of 0.88 (95% CI: 0.73-0.96) in the Fuhrman test set and a test accuracy of 0.83 (95% CI: 0.73-0.90), sensitivity of 0.92 (95% CI: 0.84-0.97), and specificity of 0.78 (95% CI: 0.68-0.86) in the WHO/ISUP test set. DATA CONCLUSION: Deep learning can noninvasively predict the histological grade of stage I and II renal cell carcinoma using conventional MRI in a multiinstitutional dataset with high accuracy. LEVEL OF EVIDENCE: 3 TECHNICAL EFFICACY STAGE: 2.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».