Deep Learning Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients Using Clinical Implication-Applied Preprocessed CT Images
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate detection of axillary lymph node (ALN) metastases in breast cancer is crucial for clinical staging and treatment planning. This study aims to develop a deep learning model using clinical implication-applied preprocessed computed tomography (CT) images to enhance the prediction of ALN metastasis in breast cancer patients. Methods: A total of 1128 axial CT images of ALN (538 malignant and 590 benign lymph nodes) were collected from 523 breast cancer patients who underwent preoperative CT scans between January 2012 and July 2022 at Hallym University Medical Center. To develop an optimal deep learning model for distinguishing metastatic ALN from benign ALN, a CT image preprocessing protocol with clinical implications and two different cropping methods (fixed size crop [FSC] method and adjustable square crop [ASC] method) were employed. The images were analyzed using three different convolutional neural network (CNN) architectures (ResNet, DenseNet, and EfficientNet). Ensemble methods involving and combining the selection of the two best-performing CNN architectures from each cropping method were applied to generate the final result. Results: For the two different cropping methods, DenseNet consistently outperformed ResNet and EfficientNet. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for DenseNet, using the FSC and ASC methods, was 0.934 and 0.939, respectively. The ensemble model, which combines the performance of the DenseNet121 architecture for both cropping methods, delivered outstanding results with an AUROC of 0.968, an accuracy of 0.938, a sensitivity of 0.980, and a specificity of 0.903. Furthermore, distinct trends observed in gradient-weighted class activation mapping images with the two cropping methods suggest that our deep learning model not only evaluates the lymph node itself, but also distinguishes subtler changes in lymph node margin and adjacent soft tissue, which often elude human interpretation. Conclusions: This research demonstrates the promising performance of a deep learning model in accurately detecting malignant ALNs in breast cancer patients using CT images. The integration of clinical considerations into image processing and the utilization of ensemble methods further improved diagnostic precision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».