Apriori prediction of chemotherapy response in locally advanced breast cancer patients using CT imaging and deep learning: transformer versus transfer learning
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) is a key element of treatment for locally advanced breast cancer (LABC). Predicting the response to NAC for patients with Locally Advanced Breast Cancer (LABC) before treatment initiation could be beneficial to optimize therapy, ensuring the administration of effective treatments. The objective of the work here was to develop a predictive model to predict tumor response to NAC for LABC using deep learning networks and computed tomography (CT). Materials and methods: Several deep learning approaches were investigated including ViT transformer and VGG16, VGG19, ResNet-50, Res-Net-101, Res-Net-152, InceptionV3 and Xception transfer learning networks. These deep learning networks were applied on CT images to assess the response to NAC. Performance was evaluated based on balanced_accuracy, accuracy, sensitivity and specificity classification metrics. A ViT transformer was applied to utilize the attention mechanism in order to increase the weight of important part image which leads to better discrimination between classes. Results: Amongst the 117 LABC patients studied, 82 (70%) had clinical-pathological response and 35 (30%) had no response to NAC. The ViT transformer obtained the best performance range (accuracy = 71 ± 3% to accuracy = 77 ± 4%, specificity = 86 ± 6% to specificity = 76 ± 3%, sensitivity = 56 ± 4% to sensitivity = 52 ± 4%, and balanced_accuracy=69 ± 3% to balanced_accuracy=69 ± 3%) depending on the split ratio of train-data and test-data. Xception network obtained the second best results (accuracy = 72 ± 4% to accuracy = 65 ± 4, specificity = 81 ± 6% to specificity = 73 ± 3%, sensitivity = 55 ± 4% to sensitivity = 52 ± 5%, and balanced_accuracy = 66 ± 5% to balanced_accuracy = 60 ± 4%). The worst results were obtained using VGG-16 transfer learning network. Conclusion: Deep learning networks in conjunction with CT imaging are able to predict the tumor response to NAC for patients with LABC prior to start. A ViT transformer could obtain the best performance, which demonstrated the importance of attention mechanism.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».