Longitudinal Risk Prediction for Pediatric Glioma with Temporal Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric glioma recurrence can cause morbidity and mortality; however, recurrence patterns and severity are heterogeneous and challenging to predict with established clinical and genomic markers. As a result, almost all children undergo frequent, long-term, magnetic resonance imaging (MRI) brain surveillance regardless of individual recurrence risk. Longitudinal deep-learning analysis of serial MRI scans may be an effective approach for improving individualized recurrence prediction in gliomas and other cancers, but, thus far, progress has been limited by data availability and current machine-learning approaches. METHODS: We developed a self-supervised temporal deep-learning approach tailored for longitudinal medical imaging analysis, wherein a multistep model encodes patients' serial MRI scans and is trained to classify the correct chronological order as a pretext task. The pretrained model is then fine-tuned to predict the primary end point of interest - in this case, 1-year recurrence prediction for pediatric gliomas from the point of last scan - by leveraging a patient's historical postoperative surveillance scans. We apply the model across 3994 scans from 715 patients followed at three separate institutions in the setting of pediatric low- and high-grade gliomas. RESULTS: Longitudinal imaging analysis with temporal learning improved recurrence prediction performance (F1 score) by up to 58.5% (range, 6.6 to 58.5%) compared with traditional approaches across datasets, with performance improvements in both low- and high-grade gliomas and area under the receiver operating characteristic curve of (range, 75 to 89%) across all datasets. Recurrence prediction performance increased incrementally with the number of historical scans available per patient, reaching plateaus between three and six scans, depending on the dataset. CONCLUSIONS: Temporal deep learning enables high-performing longitudinal medical imaging analysis and point-of-care decision support for pediatric brain tumors. Temporal learning may be broadly adaptable to track and predict risk in patients with other cancers and chronic diseases undergoing surveillance imaging. (Funded in part by the National Institutes of Health/National Cancer Institute (U54 CA274516 and P50 CA165962), and Botha-Chan Low Grade Glioma Consortium.).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».