Integrating Deep Learning and Radiomics in Differentiating Papillary Thyroid Microcarcinoma from Papillary Thyroid Carcinoma with Ultrasound Images
Notice bibliographique
Résumé
Bing Yu,1,2,* Huijuan He,3,* Qiao Zheng,2,* Yao Ai,2 Xianwen Yu,2 Sunjun Li,4 Ji Zhang,2 Juebin Jin,5 Xiance Jin,2,6 Wenliang Yu3 1Purchasing Center Department, Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310020, People’s Republic of China; 2Radiation and Medical Oncology Department, Wenzhou Medical University First Affiliated Hospital, Wenzhou, 325000, People’s Republic of China; 3Radiation Oncology Department, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, 324002, People’s Republic of China; 4Alberta College, Wenzhou Medical University, Wenzhou, 325000, People’s Republic of China; 5Medical Engineering Department, Wenzhou Medical University First Affiliated Hospital, Wenzhou, 325000, People’s Republic of China; 6School of Basic Medical Science, Wenzhou Medical University, Wenzhou, 325000, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Xiance Jin, Radiation and Medical Oncology Department, Wenzhou Medical University First Affiliated Hospital, Wenzhou, 325000, People’s Republic of China, Email jinxc1979@hotmail.com Wenliang Yu, Radiation Oncology Department, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, 324002, People’s Republic of China, Email wlyu1982@aliyun.comPurpose: The feasibility and accuracy of ultrasound-based radiomics, deep learning, and combined deep learning radiomics models were investigated in the differentiation of papillary thyroid carcinoma and papillary thyroid microcarcinoma to decrease the risk of overtreatment of papillary thyroid microcarcinoma.Methods: A total of 549 patients with confirmed 180 papillary thyroid carcinoma and 436 papillary thyroid microcarcinoma nodules from Hospital One were enrolled and randomly divided into training and validation cohorts at a ratio of 8:2 with 56 patients left as independent testing set 1. Fifty patients from Hospital Two were enrolled as independent testing set 2. Radiomics signature and five deep learning networks, such as visual geometry group 13 (VGG13), VGG16, VGG19, AlexNet, and EfficientNet, were generated for papillary thyroid carcinoma and papillary thyroid microcarcinoma differentiation. Combined deep learning and radiomics models were constructed to further improve the differentiation ability.Results: An area under curves of 0.826 and 0.822 was achieved with radiomics model for papillary thyroid carcinoma and papillary thyroid microcarcinoma differentiation in the independent testing set 1 and set 2, respectively. VGG19 achieved the best area under curves of 0.890 and EfficientNet achieved the best accuracy of 0.867. The best accuracy and area under curves of 0.904, 0.900, and 0.931, 0.946 were achieved with the combination of VGG + radiomics (R_V_Combined) and EffiecientNet + radiomics (R_E_Combined) in the independent testing set 1 and set 2, respectively.Conclusion: Deep learning and radiomics combination models are promising in the noninvasively preoperative differentiation of papillary thyroid microcarcinoma and papillary thyroid carcinoma to decrease the overtreatment of patients with papillary thyroid microcarcinoma and to minimize the complications caused by overtreatment.Keywords: papillary thyroid carcinoma, papillary thyroid microcarcinoma, ultrasound, deep learning, radiomics
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».