External validation of deep learning-derived 18F-FDG PET/CT delta biomarkers for loco-regional control in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Delta biomarkers that reflect changes in tumour burden over time can support personalised follow-up in head and neck cancer. However, their clinical use can be limited by the need for manual image segmentation. This study externally evaluates a deep learning model for automatic determination of volume change from serial 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) scans to stratify patients by loco-regional outcome. Patient/material and methods: An externally developed deep learning algorithm for tumour segmentation was applied to pre- and post-radiotherapy (RT, with or without concomitant chemoradiotherapy) PET/CT scans of 50 consecutive head and neck cancer patients from The Christie NHS Foundation Trust, UK. The model, originally trained on pre-treatment scans from a different institution, was deployed to derive tumour volumes at both time points. The AI-derived change in tumour volume (ΔPET-Gross tumour volume (GTV)) was calculated for each patient. Kaplan-Meier analysis assessed loco-regional control based on ΔPET-GTV, dichotomised at the cohort median. In a separate secondary analysis confined to the pre‑treatment scans, a radiation oncologist qualitatively evaluated the AI‑generated PET‑GTV contours. RESULTS: Patients with higher ΔPET-GTV (i.e. greater tumour shrinkage) had significantly improved loco-regional control (log-rank p = 0.02). At 2 years, control was 94.1% (95% CI: 83.6-100%) vs. 53.6% (95% CI: 32.2-89.1%). Only one of nine failures occurred in the high ΔPET-GTV group. Clinician review found AI volumes acceptable for planning in 78% of cases. In two cases, the algorithm identified oropharyngeal primaries on pre-treatment PET-CT before clinical identification. INTERPRETATION: Deep learning-derived ΔPET-GTV may support clinically meaningful assessment of post-treatment disease status and risk stratification, offering a scalable alternative to manual segmentation in PET/CT follow-up.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».