A deep-learning radiomics-based lymph node metastasis predictive model for pancreatic cancer: a diagnostic study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Preoperative lymph node (LN) status is essential in formulating the treatment strategy among pancreatic cancer patients. However, it is still challenging to evaluate the preoperative LN status precisely now. METHODS: A multivariate model was established based on the multiview-guided two-stream convolution network (MTCN) radiomics algorithms, which focused on primary tumor and peri-tumor features. Regarding discriminative ability, survival fitting, and model accuracy, different models were compared. RESULTS: Three hundred and sixty-three pancreatic cancer patients were divided in to train and test cohorts by 7:3. The modified MTCN (MTCN+) model was established based on age, CA125, MTCN scores, and radiologist judgement. The MTCN+ model outperformed the MTCN model and the artificial model in discriminative ability and model accuracy. [Train cohort area under curve (AUC): 0.823 vs. 0.793 vs. 0.592; train cohort accuracy (ACC): 76.1 vs. 74.4 vs. 56.7%; test cohort AUC: 0.815 vs. 0.749 vs. 0.640; test cohort ACC: 76.1 vs. 70.6 vs. 63.3%; external validation AUC: 0.854 vs. 0.792 vs. 0.542; external validation ACC: 71.4 vs. 67.9 vs. 53.5%]. The survivorship curves fitted well between actual LN status and predicted LN status regarding disease free survival and overall survival. Nevertheless, the MTCN+ model performed poorly in assessing the LN metastatic burden among the LN positive population. Notably, among the patients with small primary tumors, the MTCN+ model performed steadily as well (AUC: 0.823, ACC: 79.5%). CONCLUSIONS: A novel MTCN+ preoperative LN status predictive model was established and outperformed the artificial judgement and deep-learning radiomics judgement. Around 40% misdiagnosed patients judged by radiologists could be corrected. And the model could help precisely predict the survival prognosis.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».