A287 LEVERAGING MACHINE LEARNING TO IMPROVE THE DIAGNOSTIC ACCURACY OF ULTRASOUND SCREENING FOR HEPATOCELLULAR CARCINOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ultrasound screening stands out as the gold standard for hepatocellular carcinoma (HCC) detection, attributed to its broad accessibility, patient-friendly, and cost-efficient nature. Nevertheless, the five-year survival rate for HCC currently rests at 32.7%, with suboptimal screening being a key contributor to this. The recent years have witnessed the rise of machine learning models, powered by artificial neural networks. Among these, convolutional neural networks (CNNs) have taken the lead in revolutionizing medical image analysis, offering unprecedented success in predictive tasks and giving us hope for a brighter future in the fight against HCC Aims To train and test a machine learning algorithm using pre-trained CNNs to improve early detection of HCC through ultrasound screening. Methods In this retrospective study, 1835 charts of patients with chronic liver disease were reviewed: 346 with histologically confirmed HCC and 1457 with ultrasounds without HCC. A diagnosis of HCC was confirmed pathologically on biopsy or surgical resection, and/or radiographically with a Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) score of five on CT and/or MRI. Patients with benign lesions were required to have at least two ultrasounds three years apart that confirmed benign characteristics. Cases were excluded if they had a prior history of treated HCC, post-transplant HCC, or HCC with Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) Stage B and above. All ultrasound images were reviewed by experienced radiologists, and segmented as liver lesions (HCC versus benign) and surrounding liver. Results A total of 149 patients have been included to date, comprising 72 with benign lesions, 73 with HCC, and four with both benign and malignant lesions. 224 lesions have been segmented, consisting of 87 HCC and 137 benign lesions. Candidate networks are under development and evaluation for the classification of liver lesions. Imaging pre-processing was performed such that the liver region of interest (ROI) and the lesion ROI were standardized, with 2-channel greyscale images on two separate channels. The algorithm was constructed using a per-lesion analysis. Initial testing has achieved an area under the curve (AUC) of 73.3%, 95% CI [68.6, 77.0] with 2 repetitions of 10-fold cross-validation. Conclusions Enhancing ultrasound screening for HCC is imperative for improving patient care. Analysis of remaining cases is ongoing. Future studies will be essential, including prospective evaluation and external validation. Funding Agencies None
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».