Association between artificial intelligence–derived tumor volume and oncologic outcomes in localized prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
280 Background: Characteristics of the intraprostatic tumor (e.g., PI-RADS scores) from multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) are prognostic but exhibit significant inter-observer variability. An artificial intelligence (AI)-based method for measuring intraprostatic tumor volume from mpMRI may provide prognostic information in a systematic manner. We sought to evaluate whether intraprostatic tumor volume (VAI) from AI-segmented lesions provides prognostic information independent of clinical risk groups for contemporary patients with localized prostate cancer (PCa) treated with radiation therapy (RT) or radical prostatectomy (RP). Methods: We retrospectively identified 732 patients with cT1-3N0M0 PCa who underwent high B-value, 3-Tesla mpMRI and were treated with RT (n=438) in 2010-2017 or RP (n=294) in 2015-2017 at a single academic institution. The RT cohort was randomly divided into cross-validation RT (CVRT, n=288) and TestRT (n=150) cohorts. A deep learning model (nnU-Net) was trained to delineate PI-RADS 3-5 lesions from the CVRT cohort using 5-fold cross validation before providing delineations for TestRT and RP cohorts. The F1 score (geometric mean of precision and recall) for identifying patients with PI-RADS 3-5 lesions was calculated for each cohort. Multivariable Cox regression models were used to evaluate the association between VAI and time to biochemical failure and metastasis, while adjusting for 4-tiered National Cancer Center Network risk groups. The RT (CVRT and TestRT) and RP cohorts were analyzed separately. Results: F1-scores for the CVRT, TestRT, and RP datasets were 87.4%, 83.8%, and 85.3%, respectively. With a median follow-up of 6.9 years for the RT cohort, VAI was significantly associated with biochemical failure (adjusted hazard ratio [AHR] 1.58, 95% confidence interval [CI] 1.29-1.94, p<0.001) and metastasis (AHR 1.70, 95% CI 1.24-2.34, p=0.001). With a median follow-up of 5.5 years for the RP cohort, VAI was similarly significantly associated with biochemical failure (AHR 1.33, 95% CI 1.12-1.59, p=0.001) and metastasis (AHR 1.93, 95% CI 1.19-3.13, p=0.008). The areas under the receiver operating characteristic curves for 7-year metastasis for the RT cohort were 0.867 for VAI versus 0.821 for NCCN (p=0.03). Corresponding values at 5 years for the RP cohort were 0.888 vs 0.789 (p=0.25). Conclusions: An AI model can delineate the intraprostatic tumor with excellent performance. The intraprostatic tumor volume of AI-segmented lesions is an independent, highly prognostic factor that can be derived from standard mpMRI, even prior to biopsy. If further validated, this noninvasive biomarker may enable further treatment personalization for localized PCa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».