Improved prognostication for lung cancer patients from computed tomography imaging using deep learning.
Notice bibliographique
Résumé
2044 Background: Clinical TNM staging derived from computed tomography (CT) imaging is a key prognostic factor for lung cancer patients when making decisions about treatment, monitoring, and clinical trial eligibility. However, heterogeneity among patients, including by molecular subtypes, may result in variability of survival outcomes of patients with the same TNM stage that receive the same treatment. Artificial intelligence may offer additional, individualized prognostic information based on both known and unknown features present in CTs to facilitate more precise clinical decision making. We developed a novel deep learning-based technique to predict 2-year survival from pretreatment CTs of pathologically-confirmed lung cancer patients. Methods: A fully automated, end-to-end model was designed to localize the three-dimensional (3D) space comprising the lungs and heart, and to learn deep prognostic features using a 3D convolutional neural network (3DCNN). The 3DCNN was trained and validated using 1,841 CTs of 1,184 patients from five public datasets made available in The Cancer Imaging Archive. Spearman’s rank correlation (R) and concordance index (C-index) between the model output and survival status of each patient after 2-year follow-up from CT acquisition was assessed, in addition to sensitivity, specificity and accuracy stratified by staging. Results: 3DCNN showed an overall prediction accuracy of 75.0% (R = 0.32, C-index = 0.67, p < 0.0001), with higher performance achieved for stage I patients (Table) . 3DCNN showed better overall correlation with survival for 1,124 patients with available TNM staging, in comparison to TNM staging only (R = 0.19, C-index = 0.63, p < 0.0001); however, a weighted linear combination of both TNM staging and the 3DCNN yielded a superior correlation (R = 0.34, C-index = 0.73, p < 0.0001). Conclusions: Deep learning applied to pretreatment CT images provides personalized prognostic information that complements clinical staging and may help facilitate more precise prognostication of patients diagnosed with lung cancer. [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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».