Deep Learning for Malignancy Risk Estimation of Pulmonary Nodules Detected at Low-Dose Screening CT
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate estimation of the malignancy risk of pulmonary nodules at chest CT is crucial for optimizing management in lung cancer screening. Purpose To develop and validate a deep learning (DL) algorithm for malignancy risk estimation of pulmonary nodules detected at screening CT. Materials and Methods In this retrospective study, the DL algorithm was developed with 16 077 nodules (1249 malignant) collected between 2002 and 2004 from the National Lung Screening Trial. External validation was performed in the following three cohorts collected between 2004 and 2010 from the Danish Lung Cancer Screening Trial: a full cohort containing all 883 nodules (65 malignant) and two cancer-enriched cohorts with size matching (175 nodules, 59 malignant) and without size matching (177 nodules, 59 malignant) of benign nodules selected at random. Algorithm performance was measured by using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and compared with that of the Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer (PanCan) model in the full cohort and a group of 11 clinicians composed of four thoracic radiologists, five radiology residents, and two pulmonologists in the cancer-enriched cohorts. Results The DL algorithm significantly outperformed the PanCan model in the full cohort (AUC, 0.93 [95% CI: 0.89, 0.96] vs 0.90 [95% CI: 0.86, 0.93]; P = .046). The algorithm performed comparably to thoracic radiologists in cancer-enriched cohorts with both random benign nodules (AUC, 0.96 [95% CI: 0.93, 0.99] vs 0.90 [95% CI: 0.81, 0.98]; P = .11) and size-matched benign nodules (AUC, 0.86 [95% CI: 0.80, 0.91] vs 0.82 [95% CI: 0.74, 0.89]; P = .26). Conclusion The deep learning algorithm showed excellent performance, comparable to thoracic radiologists, for malignancy risk estimation of pulmonary nodules detected at screening CT. This algorithm has the potential to provide reliable and reproducible malignancy risk scores for clinicians, which may help optimize management in lung cancer screening. © RSNA, 2021 Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Tammemägi in this issue.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».