Association Between Artificial Intelligence-Derived Tumor Volume and Oncologic Outcomes for Localized Prostate Cancer Treated with Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background Although clinical features of multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) have been associated with biochemical recurrence in localized prostate cancer, such features are subject to inter-observer variability. Objective To evaluate whether the volume of the dominant intraprostatic lesion (DIL), as provided by a deep learning segmentation algorithm, could provide prognostic information for patients treated with definitive radiation therapy (RT). Design, Setting, and Participants Retrospective study of 438 patients with localized prostate cancer who underwent an endorectal coil, high B-value, 3-Tesla mpMRI and were treated with RT between 2010 and 2017. Intervention RT. Outcome Measurements and Statistical Analysis Biochemical recurrence and metastasis risk, assessed with a cause-specific Cox regression and time-dependent receiver operating characteristic analysis. Results and Limitations The artificial intelligence (AI) model identified DILs with an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.827 at the patient level. For the 233 patients with available PI-RADS scores, with a median follow-up of 5.6 years, AI-defined DIL volume was significantly associated with biochemical failure (adjusted hazard ratio 1.54, 95% confidence interval 1.09-2.17, p=0.014) after adjustment for PI-RADS score. Among all 438 patients with a median follow-up of 6.9 years, the AUROC for predicting 7-year biochemical failure for AI volume (0.790) was similar to that for an expanded National Comprehensive Cancer Network (NCCN+) category (p=0.17). The AUROC for predicting 7-year metastasis for AI volume trended towards being higher compared to NCCN+ categories (0.854 vs 0.769, p=0.06). Conclusions A deep learning algorithm could identify the DIL with good performance. AI-defined DIL volume may be able to provide prognostic information independent of the NCCN+ risk group or other radiologic factors for patients with localized prostate cancer treated with RT.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».