Vergleichs- und Fusionsvorhersagemodell für Lungenadenokarzinom mit mikropapillärem und solidem Muster unter Verwendung von klinischen Radiographie-, Radiomics- und Deep-Learning-Funktionen

Jan 25, 2024

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 9302 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Es sollte untersucht werden, ob das Kombinationsschema aus Deep-Learning-Score (DL-Score) und Radiomics die präoperative Diagnose bei Vorhandensein von mikropapillären/soliden (MPP/SOL)-Mustern beim Lungenadenokarzinom (ADC) verbessern kann. Eine retrospektive Kohorte von 514 bestätigten pathologischen Lungen-ADC bei 512 Patienten nach der Operation wurde eingeschlossen. Das klinisch-radiographische Modell (Modell 1) und das Radiomics-Modell (Modell 2) wurden mit logistischer Regression entwickelt. Das Deep-Learning-Modell (Modell 3) wurde basierend auf dem Deep-Learning-Score (DL-Score) erstellt. Das kombinierte Modell (Modell 4) basierte auf dem DL-Score und dem R-Score sowie klinisch-röntgenologischen Variablen. Die Leistung dieser Modelle wurde anhand der Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) bewertet und mithilfe des DeLong-Tests intern und extern verglichen. Das Vorhersagenomogramm wurde aufgezeichnet und der klinische Nutzen anhand der Entscheidungskurve dargestellt. Die Leistung von Modell 1, Modell 2, Modell 3 und Modell 4 wurde durch AUCs von 0,848, 0,896, 0,906, 0,921 im internen Validierungssatz bzw. 0,700, 0,801, 0,730 bzw. 0,827 im externen Validierungssatz unterstützt. Diese Modelle hatten statistische Signifikanz bei der internen Validierung (Modell 4 vs. Modell 3, P = 0,016; Modell 4 vs. Modell 1, P = 0,009) und der externen Validierung (Modell 4 vs. Modell 2, P = 0,036; Modell 4 vs. Modell 3). , P = 0,047; Modell 4 vs. Modell 1, P = 0,016). Die Entscheidungskurvenanalyse (DCA) zeigte, dass Modell 4, das den Lungen-ADC mit MPP/SOL-Struktur vorhersagt, vorteilhafter wäre als Modell 1 und Modell 3, aber mit Modell 2 vergleichbar wäre. Das kombinierte Modell kann die präoperative Diagnose bei Vorliegen von MPP/SOL verbessern. SOL-Muster im Lungen-ADC in der klinischen Praxis.

Lungenkrebs ist weltweit die häufigste Krebstodesursache, und Adenokarzinome (ADC) machen fast die Hälfte aller Lungenkrebserkrankungen aus1. Die chirurgische Resektion, beispielsweise eine Operation mit kurativer Absicht, hat sich als effiziente Therapieoption für Lungen-ADC im Frühstadium erwiesen. Es wurde jedoch beobachtet, dass Tumoren mit mikropapillärem/solidem (MPP/SOL)-Muster, selbst bei geringer Menge, ein erhöhtes Risiko für ein postoperatives Rezidiv oder eine Metastasierung aufweisen2,3,4,5. Daher ist die präoperative Diagnose von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung eines geeigneten Therapieschemas.

Zur präoperativen Beurteilung von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Mustern wurden verschiedene invasive und nicht-invasive Techniken eingesetzt. Eine neuartige invasive Methode6 zur Unterstützung des präoperativen Schemas wurde in der klinischen Praxis zur schnellen Diagnose von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster eingesetzt. Die präoperative histologische Untersuchung mittels CT-gesteuerter perkutaner Biopsie kann den gesamten heterogenen Tumor nicht genau darstellen7. Zahlreiche Studien haben kürzlich gezeigt, dass Radiomics-Techniken nichtinvasive Ansätze zur Vorhersage von Lungenkrebs auf der Grundlage von MPP/SOL-Mustern durch hochdimensionale quantitative Merkmalsextraktion aus der CT-Bildgebungsmodalität sind8,9,10,11,12,13. Wang et al.10 schlugen eine Methode vor, die Radiomics und Deep Learning (RDL) kombiniert, um zwischen mikropapillären und festen Mustern im Lungen-ADC zu unterscheiden, ausgedrückt als Milchglastrübung. Die kombinierte Radiomics- und Deep-Learning-Methode (RDL) übertraf die Radiomics-Methode oder Deep Learning allein mit einer Genauigkeit von 0,913 im Ableitungsdatensatz und 0,966 im unabhängigen Validierungsdatensatz. Chen et al.11 fanden heraus, dass durch die Kombination quantitativer Bildanalyse mit nahezu reinen Radiomics-Werten das Vorhandensein mikropapillärer und fester Komponenten mit einer Sensitivität von 90,00 ± 0,00 % und einer Spezifität von 77,12 ± 2,67 % für die Ableitungskohorte sowie mit 100 % vorhergesagt werden konnte 95,35 % Sensitivität bzw. Spezifität für die externe Validierungskohorte. Er et al.12 entwickelten vier auf Radiomics basierende Modelle, um das Vorhandensein mikropapillärer oder fester Muster in 461 Lungen-ADC vorherzusagen und dabei eine vergleichbare Vorhersageleistung hinsichtlich der Fläche unter der Kurve (AUC) bei der internen Validierung im Vergleich zur externen Validierung unter Verwendung eines verallgemeinerten linearen Modells zu erzielen (0,74 vs. 0,70); Naive Bayes, (0,75 vs. 0,72); SVM (Support Vector Machine) (0,73 vs. 0,73) bzw. Random Forest (0,72 vs. 0,69). Park et al.13 entwickelten einen Radiomics-Ansatz zur Differenzierung der vorherrschenden subtypbasierten prognostischen Gruppen von Lungenadenokarzinomen (Gruppe 0: lepidisch; Gruppe 1: azinär/papillär; Gruppe 2: solide/mikropapillär) mithilfe von CT-Radiomics-Merkmalen und erzielten AUCs von 0,892 und 0,895 für die Entwicklungs- bzw. Validierungssätze. Gao et al.14 schlugen ein Rahmenwerk für halbüberwachtes Lernen vor, das eine halbüberwachte Lernmethode zur Erkennung von mikropapillärem Adenokarzinom anwendet. Die halbüberwachte Lernmethode erreicht eine Präzision von 0,775 und einen Rückruf von 0,896, was besser ist als überwachtes Lernen (eine Präzision von 0,762 und Rückruf von 0,884). Chen et al.15 untersuchten ein neues Modell zur Integration fester Dämpfungskomponentenmasken mit Deep Learning in die Vorhersage von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Mustern (die Komponenten von MPP/SOL > 1 %), um die chirurgische Strategie präoperativ mit AUCs von 0,91 zu optimieren die Kreuzvalidierung und 0,93 für die externe Validierung, deutlich besser als andere 3 unabhängige Modelle. In jeder der vorangegangenen Studien wurde versucht, Lungen-ADC mit mikropapillären und soliden histologischen Mustern zu klassifizieren, wobei ein einzigartiger Datensatz und eine spezielle nicht-invasive Technologie lediglich mit den Radiomics-Ansätzen oder der kombinierten Technologie von Radiomics und Deep Learning oder klinischen Ansätzen zur Validierung von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Mustern verwendet wurden .

Xia und Hirsch et al.16,17 schlugen vor, zusätzliche Forschung zur Kombination zusätzlicher Daten, wie z. B. klinischer Daten, durchzuführen, um die Leistung des zusammengeführten Schemas bei der Vorhersage des Invasivitätsrisikos von Lungenadenokarzinomen im Stadium I zu verbessern. Basierend auf ihrer Analyse stellten wir die Hypothese auf, dass ein neues Schema rechnerisch abgeleitete Radiomics-Merkmale und Deep Learning mit klinisch-radiografischen Variablen für die präoperative Diagnose von Lungen-ADC mit mikropapillären und soliden Mustern kombiniert.

Diese entsprechende Multikohortenstudie wurde vom Institutional Review Board des First Affiliated Hospital der Nanjing Medical University (Genehmigungsnummer: 2021-SRFA-238) und dem Institutional Review Board des Affiliated Huaian NO.1 People's Hospital der Nanjing Medical University (Genehmigungsnummer: 2021-SRFA-238) genehmigt Nummer: 2022-0451-01). Und auf das Erfordernis einer schriftlichen Einverständniserklärung wurde verzichtet, da alle verwendeten Datenquellen (Demographie, Laboraufzeichnungen und Thorax-CT) zuvor verfügbar waren und anonym analysiert und mithilfe der Studienkennung anonymisiert wurden, bevor sie von den Radiologen und der Modellentwicklung intern und extern gelesen wurden Validierung. Das Institutional Review Board des First Affiliated Hospital der Nanjing Medical University und das Institutional Review Board des Affiliated Huaian NO.1 People's Hospital der Nanjing Medical University verzichteten auf die Notwendigkeit, eine Einverständniserklärung aller Teilnehmer einzuholen. Alle Methoden wurden in Übereinstimmung mit den relevanten Richtlinien und Vorschriften durchgeführt.

In der Studie wurden 2567 Fälle untersucht, bei denen von April 2016 bis Oktober 2019 CT-Scans zur präoperativen Beurteilung durchgeführt wurden. Alle Fälle von Lungen-ADC wurden histologisch nachgewiesen und in unserer Krankenhausdatenbank erfasst. Die Einschlusskriterien waren wie folgt: (a) keine andere Krebserkrankung in der Vorgeschichte; (b) keine Vorgeschichte einer Strahlentherapie oder Chemotherapie vor einer Brustoperation; (c) pathologisch bestätigt, dass es sich um ADC handelt und keine Varianten-Subtypen aufweist (kolloidales, schleimiges, tödliches Adenokarzinom usw.); (d) CT-Bilder mit Dünnschnittqualität (1,5/1,0 mm) waren für die Analyse ausreichend; (e) klinische und bildgebende Daten für diese Studie wurden aus der Krankenaktendatenbank bezogen; (f) der Tumor der Patienten war nicht höher als Stadium III A. Patienten wurden aus einem der folgenden Gründe ausgeschlossen: (a) kein präoperativer CT-Scan an unserer Einrichtung (n = 154); (b) distale Metastasierung (n = 4); (c) Vorgeschichte von Bestrahlung und Chemotherapie vor dem Scannen (n = 19); (d) unbefriedigende Bildqualität aufgrund von Atemartefakten während der Untersuchung (n = 60); (e) unzureichende Laboruntersuchungsdaten (n = 296), (f) minimalinvasives Adenokarzinom (n = 648).

Schließlich wurden in unserer Einrichtung 514 Lungenläsionen bei 512 Patienten (Männer: Frauen, 228:284; Durchschnittsalter ± Standardabweichung SD, 59,3 ± 10,1 Jahre; Bereich 26–82 Jahre) erfasst. Davon wurden zwei Läsionen bei 2 und eine bei 510 Patienten festgestellt. Die Ableitungskohorte umfasste 360 ​​Fälle, darunter 134 MPP/SOL-positive und 226 MPP/SOL-negative. Darüber hinaus bestanden 154 Fälle, die der unabhängigen internen Validierungskohorte zugeordnet wurden, aus 57 MPP/SOL-positiven und 97 MPP/SOL-negativen Fällen. Wir haben versucht, Daten für eine externe Validierung im öffentlichen Datensatz zu suchen, der in TCIA (https://www.cancerimagingarchive.net/) gesammelt wurde, aber hauptsächlich aufgrund des Mangels an konkreten pathologischen Ergebnissen. Daher fanden wir weitere 101 Fälle (männlich: weiblich, 48:53; Durchschnittsalter 60,7 ± 9,4 Jahre; Bereich 31–75 Jahre) aus einem anderen Krankenhaus als externe Validierungskohorte. Der Arbeitsablauf unserer Studie ist in Abb. 1 dargestellt.

Der Arbeitsablauf unserer Studie zeigt den Weg der Patienteneinbeziehung und -ausgrenzung sowie ein Flussdiagramm der vorgeschlagenen Modelle.

Der Pathologe (Autor Nr. 7, mit 6 Jahren Erfahrung in der pathologischen Diagnose) bewertete alle Proben gemäß der aktuellen Klassifizierung von Lungentumoren der Weltgesundheitsorganisation (WHO) aus dem Jahr 2015, die von IASLC (International Association for the Study of Lung Cancer)/ATS angekündigt wurde (American Thoracic Society)/ERS (European Respiratory Society). Die semiquantitative Bewertung von fünf histologischen Mustern des Lungen-ADC basiert auf dem Prozentsatz der Komponenten jedes Tumors in 5 %-Schritten. Gemäß der Beschreibung des histologischen Wachstumsmusters und der histologischen Klassifizierung4,18 werden die erfassten Fälle wie folgt zugeordnet: MPP/SOL Lungen-ADC mit lepidischem Muster, azinärem Muster oder papillärem Muster ist in der Abwesenheitsgruppe enthalten (MPP/SOL−, n = 323). MPP/SOL-Lungen-ADC mit mikropapillärem Muster oder/und festem Muster ist in der positiven Gruppe enthalten (MPP/SOL+, n = 191). Die Läsionen wurden zufällig als Ableitungssatz mit MPP/SOL-positiv (n = 134) und ohne MPP/SOL (n = 226) klassifiziert. Die insgesamt 154 Läsionen (MPP/SOL positiv/negativ: 57/97) aus unserem Krankenhaus wurden dem internen Validierungssatz zugeordnet. Weitere 101 Fälle (MPP/SOL positiv/negativ: 41/60) aus einem anderen Krankenhaus wurden als externer Validierungssatz identifiziert.

Die Bilderfassung wurde an unserer Einrichtung mit einem nicht verbesserten CT-Scanner mit 64-Schicht-Detektor (SIEMENS SOMATOM Force; SIEMENS Definition AS+; GE MEDICAL SYSTEMS Revolution) und 128-Schicht-Detektor (Philips iCT 256) durchgeführt. Alle CT-Scans wurden in Rückenlage vom Thoraxeingang bis zum Nierenrand durchgeführt. Alle Bildprotokolle hatten die folgenden Parameter gemeinsam: Schichtdicke: 1,5 mm; Röhrenspannung, 100–120 kVp; Röhrenstrom, 80–300 mAs; Matrixgröße: 256 × 256; und Sichtfeld, 252 × 252 mm, Voxelgröße, 1 × 1 × 1 mm. Ein hochauflösender Algorithmus wurde verwendet, um alle Bilder kontinuierlich mit einem Dünnschnitt von 1,5/1,0 mm-Intervallen zu rekonstruieren. Die Fälle einer anderen Institution wurden mit dem 64-Zeilen-CT-Gerät SIEMENS SOMATOM Force mit den folgenden Scannerparametern gescannt: Röhrenspannung 100–120 kV, Röhrenstrom 60–100 mA. Matrix, 256 × 256; und Sichtfeld, 252 × 252 mm. Alle Bilder hatten Lungenfenster (Breite, 1500 HU, Höhe, 600 HU) und Mediastinalfenster (Breite, 350 HU, Höhe, 50 HU).

Die CT-Bilder wurden unabhängig von zwei Radiologen ausgewertet (Autor Nr. 1 und Autor Nr. 4, 3 bzw. 8 Jahre Erfahrung in der Thorax-Bildgebungsdiagnostik). Hochauflösende CT-Bilder (HRCT) (qualitativ und quantitativ) zur Bewertung morphologischer Merkmale. Die morphologischen Merkmale wie maximale Konsolidierung des Tumordurchmessers/Verhältnis des Tumordurchmessers (C/T), berechnet durch zweifache Dekodierung, Dichte (reines Mattglas, gemischtes Mattglas oder Feststoff), Rand (Lobulierung und Spiculation: nicht vorhanden oder vorhanden), Lungentumor Schnittstelle (klar oder unscharf); innere Manifestation (Hohlraum, Verkalkung und Wabenzeichen: nicht vorhanden oder vorhanden), Pleuraanhängsel und -vertiefung (nicht vorhanden oder vorhanden)19, Veränderung der Gefäße (nicht vorhanden oder vorhanden), Beziehung zum Bronchus (nicht vorhanden oder vorhanden). Der Begriff „Gefäßveränderung“ wurde als Bildung einer Ansammlung von Blutgefäßen neben dem Tumor definiert und mithilfe der multiplanaren Rekonstruktion (MPR) festgestellt, ob die Veränderung vorhanden war. Laut Qiang et al.20 wurden die Beurteilungskriterien für die Tumor-Bronchus-Beziehung dahingehend geändert, dass sie die visuelle Beurteilung einer positiven Manifestation des Tumor-Bronchus als Erweiterung des Bronchus in die Läsion mit einem verjüngten Lumen und einer Unterbrechung oder einer abrupten Obstruktion des Bronchus am Rand umfassen der Läsion. Die klinischen Daten umfassen Geschlecht, Alter, Raucheranamnese, Familienanamnese und Serumbiomarker, einschließlich des Werts für karzinoembryonales Antigen (CEA), Wert für neurospezifische Enolase (NSE) und Wert für Cytokeratinfragment 21-1 (CYFRA21-1), die aufgezeichnet und kategorisiert werden je nach Konzentration 4,70 ng/ml, 16,30 ng/ml bzw. 3,30 ng/ml. Kappa-Werte und Intra-Class-Korrelationskoeffizienten (ICCs) wurden berechnet, um die Konsistenz der radiologischen Bewertungen der beiden Autoren zu beurteilen.

Univariate Analysen wurden verwendet, um die Unterschiede zwischen MPP/SOL-negativen und positiven Gruppen im Ableitungssatz zu bestimmen. Zur Erstellung eines klinisch-radiografischen Modells wurde eine logistische Regressionsanalyse angewendet.

Das Radiomics-Modell wurde in vier Schritten erstellt: Segmentierung des interessierenden Volumens (VOI), Extraktion von Radiomics-Merkmalen, Merkmalsauswahl sowie Erstellung und Bewertung der Radiomics-Signatur. Die VOIs umfassen die gesamte Tumorinformation. Die halbautomatische Konturierung wurde in Dünnschnitt-CT-Bildern (1,0/1,5 mm) mit hauseigener Software (MULTILABEL; ECNU, Shanghai, China) durchgeführt. Die halbautomatische Identifizierung des VOI der Läsionen beruht auf der Lokalisierung der Läsion durch Radiologen und wurde dann in Zusammenarbeit mit einem halbautomatischen Segmentierungsschwellenwertalgorithmus und einem manuellen Anpassungsansatz für die Abgrenzung in jedem Abschnitt der CT-Scans implementiert, der zwei Hauptschritte umfasst wie in nicht berücksichtigten Literaturstellen berichtet15. Auf die anfängliche Segmentierung folgt der Schritt der Entfernung des umgebenden Gefäßes, der Bronchien und der Verkalkung. Die Radiologen mit 3 Jahren Erfahrung in der Thoraxdiagnostik (Autor Nr. 1) und ein weiterer Radiologe mit 8 Jahren Erfahrung (Autor Nr. 4), der gegenüber dem experimentellen Design blind war, überprüften das Bild und kommentierten VOIs unter Vermeidung von Nekrose, Verkalkung, Gefäßstruktur usw.8. Sobald die wahre Tumorgrenze aus dem Bild nicht genau abgeleitet werden kann, überprüfte und bestätigte ein anderer Radiologe mit 10 Jahren Erfahrung in der Thorax-CT-Interpretation die Abgrenzung der Läsion. Die Meinungsverschiedenheiten würden durch die Untersuchung und umfassende Bewertung des Beobachters gelöst. Um die Stabilität der Radiomics-Merkmalsextraktion sicherzustellen, wurde der VOI jeder Läsion zweimal von jeweils zwei unabhängigen Radiologen gezeichnet. Die Radiologen (Autor Nr. 1) kommentierten nach drei Monaten die VOIs von 60 zufällig aus der Studie ausgewählten Fällen. Die Intra- und Interklassen-Korrelationskoeffizienten wurden nach der Segmentierung berechnet. VOI-Segmentierungsinformationen wurden in das NII-Format konvertiert, gefolgt von der Merkmalsextraktion mit Hilfe von FeAture Explorer Pro (FAE Pro, V0. 3.7, (https://github.com/salan668/FAE.git) auf Python (3.7). 6)21. Beim Bildausschnitt werden Pixelwerte von weniger als 5 % und mehr als 95 % auf 5 % bzw. 95 % kontrolliert, um den Einfluss extremer Pixelpunkte zu beseitigen. Die extrahierten radiomischen Merkmale wurden auf einen Standard normalisiert Einheit mithilfe der folgenden Gleichung: f(x) = 1000 ∗ (χ − µχ)/σχ, wobei µχ und σχ den Mittelwert bzw. die Standardabweichung der Bildintensität bezeichnen. Ausführliche Beschreibung der in FeAture Explorer Pro verwendeten Anfangseinstellungen für Der Prozess der Merkmalsextraktion wird im ergänzenden Anhang 1 bereitgestellt. Zu den Bildtypen gehören Originalbild- und Extraktionsmerkmalskategorien. Letztendlich bestanden die 107 aus dem dreidimensionalen Bereich extrahierten Radiomics-Merkmale aus drei Typen, nämlich Formmerkmalen (Anzahl der Merkmale [ m] = 18), Merkmale erster Ordnung (m = 14) und Texturmerkmale (m = 75). Zu den Texturmerkmalen gehören 24-Gy-Level-Cookcurrence-Matrix-Merkmale (GLCM), 16-Gy-Level-Run-Length-Matrix-Merkmale (GLRLM), 16-Gy-Level-Size-Zone-Matrix-Merkmale (GLSZM), 5 Neighborhood-Gray-Tone-Difference-Matrix-Merkmale (NGTDM) und 14 Gy Funktionen der Level-Abhängigkeitsmatrix (GLDM). Die klasseninternen Korrelationskoeffizienten (ICCs) der Merkmale wurden berechnet, um die Reproduzierbarkeit zwischen Beobachtern zu bewerten, und die Merkmale mit ICC > 0,80 wurden in die anschließende Analyse aufgenommen. Die Ableitungs- und internen Validierungssätze werden im Verhältnis 7:3 aufgeteilt. Wir erhöhen die Proben, indem wir zufällige Fälle wiederholen, um die Proben mikropapillärer und fester negativer und positiver Proben auszugleichen. Die L2-Norm wurde berechnet und durch jeden Merkmalsvektor dividiert. Der Merkmalsvektor wurde dann in einen Einheitsvektor abgebildet. Wir haben die Ähnlichkeit jedes Merkmalspaars untersucht und eines davon eliminiert, wenn sein PCC-Wert (Pearson Correlation Coefficient) größer als 0,99 war, um die Dimension des Merkmalsraums zu reduzieren. Wir haben die rekursive Merkmalseliminierung (RFE) verwendet, um Radiomics-Merkmale basierend auf einem Klassifikator auszuwählen, indem wir wiederholt einen kleineren Satz von Merkmalen berücksichtigten. Die Varianzanalyse (ANOVA) wurde verwendet, um die mit den Etiketten verbundenen signifikanten Merkmale zu untersuchen. Wir haben Features nach ihrem entsprechenden Feature-Wert (F-Wert) sortiert, der berechnet wurde, um die Beziehung zwischen Features und Beschriftungen zu bestimmen, und eine bestimmte Anzahl von Features ausgewählt, um das optimale integrierte Modell zu erstellen. Um Vorhersagemerkmale im Modell zu identifizieren, verwendeten wir die logistische Regression mit dem LASSO (Kleinster absoluter Schrumpfungs- und Auswahloperator). Die endgültige verlorene Funktion wurde um die L1-Norm erweitert und die Gewichte wurden eingeschränkt. Die Hyperparameter der Radiomics-Modelle basierten auf der Leistung des Modells im internen Validierungsdatensatz. Abbildung S1A–E zeigt den automatisierten Segmentierungsprozess, die Reproduzierbarkeitsanalyse der Merkmale, die Merkmalsauswahl und die Modellentwicklung.

Das Radiomics-Modell wurde aus dem LASSO-Verfahren (Least absolute Shrinkage and Selection Operator) unter Verwendung einer fünffachen Kreuzvalidierung im Ableitungssatz ohne Wavelet-Funktionen abgeleitet.

In dieser Studie wurde das Deep-Learning-Modell unter Verwendung eines Ableitungssatzes entwickelt, der auf der „Wide Residual Network“ (WRN)-Architektur22 basiert. Die Architektur von WRN50 besteht aus 50 Faltungsschichten mit 4 Max-Pooling-Schichten. Wir haben 2,5D-Patches mit einer Größe von 3 × 3 × 64 Pixeln in das neuronale Netzwerk eingespeist. Jeder Patch wurde so zugeschnitten, dass er die maximale Fläche der Knötchenscheibe enthielt. Drei benachbarte Scheiben wurden extrahiert und zu einem 3-Kanal-Patch verkettet (Abb. 2A). Die Brustbilder wurden als Eingabedaten verwendet. Der Deep-Learning-Score (DL-Score) ist die Ausgabe des Netzwerks, die durch die Sigmoidfunktion als Wahrscheinlichkeit für einen MPP/SOL-negativen oder MPP/SOL-positiven Subtyp übertragen wurde. Alle kommentierten CT-Bilder wurden als Eingabematerial verwendet, um eine Wärmekarte zu erstellen, die eine sensible Region von Interesse (ROI) veranschaulicht und die Regionen mit dem größten Einfluss auf die endgültige Vorhersageebene der Eingabebilder zeigt23. Wir verwendeten Datenerweiterungstechniken, um das Problem der Überanpassung in der Ableitungsphase zu unterdrücken. Der SGD-Optimierer (Stochastic Gradient Descent) wurde verwendet, um das Netzwerk mit binärem Kreuzentropieverlust zu trainieren. Die Fünf-Kreuz-Validierung wurde verwendet, um die Qualität des vorgeschlagenen Modells zu bewerten und eine Über- und Unteranpassung zu vermeiden. Zur Implementierung des Algorithmus wurde PyTorch (Version 1.6.0; https://pytorch.org) verwendet. Eine Gradientengewichtete Aktivierungskartierung (Grad-CAM)15,23 ist eine häufig verwendete Methode im Bereich Computer Vision, um Interpretierbarkeit zu gewährleisten. In dieser Arbeit haben wir Grad-CAM verwendet, um die wichtigen Bereiche der Eingabebilddaten zu visualisieren (Abb. 2B). Je höher der Wert, desto aussagekräftiger waren die CT-Bereiche für die damit verbundene Vorhersage. Der Grad-CAM-Algorithmus wurde durch unser Deep-Learning-Framework „Strix“ (https://github.com/Project-Strix/Strix) implementiert, das in PyTorch (Version 1.6.0; https://pytorch.org) erstellt wurde. Die Ausgabe der letzten dichten Schicht war unsere Deep-Learning-Signatur, die mit der Sigmoidfunktion als DL-Score übertragen und das DL-Modell erstellt wurde.

Die Architektur des WRN-Netzwerks und die Vorhersagediagnose des DL-Scores für die MPP/SOL-positive Läsion. (A) Die dargestellte WRN50-Architektur wurde in unserer Studie vorgestellt, die von PyTorch (Version 1.6.0; http://pytorch.org) durchgeführt wird. (B) Von links stellt die erste Spalte 2,5D-Patches mit einer Größe von 3 × 3 × 64 Pixeln dar, die lokal im Tumor sichtbar sind, und die zweite Spalte zeigt die Aktivierungs-Wärmekarten. Die letzte Spalte bietet eine gute visuelle Referenz für die Vorhersagewahrscheinlichkeit von MPP/SOL negativ/positiv, d /Projekt-Strix/Strix)). WRN-weites Restnetzwerk; DL-Score Deep-Learning-Score.

Zur Entwicklung des Modells 4 wurde eine logistische Regressionsanalyse durchgeführt, wobei die ausgewählten aussagekräftigen klinischen Merkmale, der DL-Score und der R-Score einbezogen wurden, um das kombinierte Modell auf dem Ableitungssatz zu erstellen.

Abbildung 3 veranschaulicht die Schritte unserer Studie, einschließlich der Auswahl klinisch-radiographischer Merkmale, der Segmentierung von CT-Bildern, der Merkmalsextraktion und -auswahl aus Radiomics, dem Aufbau eines Deep-Learning-Netzwerks sowie der kombinierten Modellkonstruktion und Modellanalyse.

Workflow der Entwicklung verschiedener Modelle. Links: Obere Reihe; (A) Der Schritt der Radiomics-Analyse umfasst die Segmentierung von CT-Bildern, die Merkmalsextraktion und die Auswahl durch FeAture Explorer Pro (FAE Pro, Version 0.3.7, (https://github.com/salan668/FAE.git). Untere Reihe; (B) Die Entwicklung des klinisch-radiographischen Modells. (C) Das Deep-Learning-Modell wurde von PyTorch (Version 1.6.0; http://pytorch.org) entwickelt und der DL-Score aus („Strix“ (https://github.com) generiert /Project-Strix/Strix)). Rechts: Obere Reihe; (D) Der ROC-Vergleich zwischen verschiedenen Modellen. Mittlere Reihe; (E) Die vom RMDA-Paket in der R-Software gezeichnete DCA-Kurve (The R Founding: http://www .r-project.org; Version 4.1.2); Untere Reihe; (F) Die Nomogramm- und Kalibrierungsanalyse, die vom RMS-Paket in der R-Software, dem ResourceSelection-Paket für den Hosmer-Lemeshow-Test, ausgeführt wird.

Wir haben die Leistung der Modelle intern anhand unabhängiger interner Validierungsdaten mithilfe der ROC-Kurvenanalyse (Receiver Operating Characteristic) bewertet. Das Vorhersagenomogramm wurde auf der Grundlage einer logistischen Regression basierend auf dem kombinierten Modell erstellt. Die Konsistenz zwischen den Nomogrammen wurde mit dem Hosmer-Lemeshow-GoF-Test (Goodness-of-Fit) unter Verwendung von Kalibrierungskurven über Bootstrapping mit 1000 Neuproben24 erreicht. Der klinische Nutzen wurde mithilfe der Entscheidungskurvenanalyse und der Visualisierung der Entscheidungskurve und der klinischen Wirkungskurve25 geschätzt.

Statistische Analysen wurden mit IBM SPSS-Software (Version 22.0, http://www.ibm.com), R-Software (The R Founding: http://www.r-project.org; Version 4.1.2) und MedCalc durchgeführt (Version 15.0, Mariakerke, Belgien), PyTorch (Version 1.6.0; https://pytorch.org) und FeAture Explorer Pro (FAE Pro, V0. 3.7) auf Python (3.7.6). Das RMS-Paket in der R-Software wurde für die Kalibrierungsanalyse, das ResourceSelection-Paket für den Hosmer-Lemeshow-Test und RMDA für die DCA-Kurvenanalyse implementiert. PyTorch (Version 1.6.0; https://pytorch.org) wurde verwendet, um das Deep-Learning-Modell und Grad-CAM zu erstellen. Die Merkmale wurden mit dem Student-t-Test oder dem Mann-Whitney-U-Test (für kontinuierliche Parameter, ausgedrückt als Mittelwert ± Standardabweichung oder Medianwert ± Interquartilbereich) und Chi-Quadrat- oder Fisher-Exakt-Tests (für kategoriale Variablen, ausgedrückt als Zahlen) verglichen. Die Kriterien für den Wert des Intra-Class-Korrelationskoeffizienten (ICC) werden gemäß der wertvollen Studie26 bewertet: 0 ~ 0,20, gering; 0,21 ~ 0,40, mittelmäßig; 0,41 ~ 0,60, mäßig; 0,61 ~ 0,80, erheblich; 0,81 ~ 1,00, nahezu perfekte Übereinstimmung. Eine fünffache Kreuzvalidierung wurde eingesetzt, um die Leistung des Radiomics- und Deep-Learning-Modells im Trainingsverfahren abzuschätzen. Darüber hinaus wurde für die Validierung dieser Modelle ein externer Validierungssatz durchgeführt. Der AUC-Vergleich wurde mit dem DeLong-Test durchgeführt.

Die Ergänzungstabelle S1 zeigt, dass es keine statistisch signifikanten Unterschiede in den klinisch-radiologischen Merkmalen zwischen den Ableitungs- und internen Validierungssätzen gab (P alle > 0,05).

Tabelle 1 zeigt den Beitrag klinisch-radiographischer, radiomischer und DL-Score-Merkmale zusammen mit den zugehörigen Koeffizienten in verschiedenen Modellen.

Die Konsistenzanalyse der radiologischen Variablen zwischen zwei Radiologen ist in Tabelle 2 aufgeführt. Der Vergleich der klinischen und radiologischen Merkmale zwischen MPP/SOL-positiv und MPP/SOL-negativ in der Ableitung und im internen Validierungssatz ist in den Tabellen 3 und 4 dargestellt. Die endgültig ausgewählten Merkmale mit Die logistische Regression im Ableitungssatz ergab, dass der unabhängige Prädiktor für MPP/SOL-positive Läsionen den Serum-CEA-Spiegel, den maximalen Tumordurchmesser, die Lobulation und die Spiculation umfasste. Die Berechnungsformel lautete wie folgt: (− 1,897) * CEA (≥ 4,70 ng/ml) + 0,053*maximaler Tumordurchmesser + (− 1,589) * Lobulation + (− 1,378) * Spiculation + 1,900.

Die 107 Merkmale, deren ICC-Wert im Intra-Beobachter-Bereich (0,802 ~ 0,999) und Inter-Beobachter-Wert (0,809 ~ 0,999) lag, wurden in die anschließende Analyse einbezogen. Die Merkmalsauswahl umfasst 16 Radiomics-Merkmale (Abb. S1C), und schließlich blieben 5 Merkmale mit einem Koeffizienten ungleich Null (Abb. S1D) übrig. Der Radiomics-Score wurde nach der folgenden Formel berechnet:

(R-Score) = 0,989*CT_original_firstorder_90Percentile + 3,881* CT_original_firstorder_Mean + 0,261* CT_original_gldm_SmallDependenceHighGrayLevelEmphasis + 2,974 * CT_original_glszm_SizeZoneNonUniformityNormalized + (-3,245) * CT_original_shape_Surface VolumeRatio + (− 0,0570).

Beim R-Score gab es signifikante Unterschiede zwischen den MPP/SOL+- und MPP/SOL−-Gruppen im Ableitungssatz (0,164(0,707,0,382) vs. 0,846(0,681,0,913), p < 0,001) und das gleiche Ergebnis in der internen Validierung Satz (0,127(0,070,0,306) vs. 0,829(0,700,0,884), p <0,001) und externer Validierungssatz (0,135(0,020,0,825) vs. 0,900(0,680,1,000) (Abb. 4A–C). Der Grenzwert Der Wert des R-Scores beträgt 0,582 und wurde ausgewählt, um den Youden-Index der ROC-Analyse aus dem Ableitungssatz zu maximieren.

Punktdiagramm von R-Score und DL-Score zur Differenzierung der Lungenläsion bei MPP/SOL-positiv. Punktdiagramme zeigen, dass der Wert des R-Scores bei Patienten mit Lungen-ADC mit positivem MPP/SOL im Ableitungssatz (A), dem internen Validierungssatz (B) und dem externen Validierungssatz (C) deutlich höher ist (p alle < 0,001). Der Wert des DL-Scores ist offensichtlich auch bei Patienten mit Lungen-ADC höher, wobei MPP/SOL im Ableitungssatz (D), im internen Validierungssatz (E) und im externen Validierungssatz (F) positiv ist (p alle < 0,001). R-Score = Radiomics-Score; DL-Score = Deep-Learning-Score.

Das Modell wurde basierend auf dem DL-Score erstellt. Sowohl der DL-Score des Ableitungssatzes (0,216(0,102,0,421) vs. 0,918(0,781,0,942), p = 0,001) (Abb. 4A,B, p < 0,001) als auch der des internen Validierungssatzes ((0,197(0,100, 0,400) gegenüber 0,888 (0,735, 0,938), p < 0,001) und der externe Validierungssatz ((0,063 (0,003, 0,432) gegenüber 0,98 (0,058, 0,998), p < 0,001) zeigten eine signifikante statistische Signifikanz im DL-Score zwischen dem MPP /SOL+- und MPP/SOL−-Gruppen. (Abb. 4D–F). Der Grenzwert aus dem Ableitungssatz beträgt 0,656 und wurde gewählt, um den Youden-Index der ROC-Analyse zu maximieren.

Die Dimensionalität der Features wurde von 107 auf 16 Features reduziert. Und Koeffizienten ungleich Null des endgültig berechneten R-Scores in Kombination mit klinisch-radiologischen Variablen und dem DL-Score im Ableitungssatz zeigten, dass Serum-CEA (≥ 4,70 ng/ml), DL-Score und R-Score unabhängige Prädiktoren für MPP/SOL waren positive Läsionen basierend auf logistischer Regression. Die Berechnungsformel = 3,722*DL-Score + 2,405*R-Score + 1,966*Serum-CEA-Spiegel (≥ 4,70 ng/ml) + (− 4,173).

Tabelle 5 zeigt die AUC (95 % KI), Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV verschiedener Modelle in den Ableitungs-, internen Validierungs- und externen Validierungssätzen. Die ROC-Kurve und der Vergleich der AUC-Werte im Zusammenhang mit der Ableitung, der internen Validierung und dem externen Validierungssatz sind in Abb. 5A–C dargestellt. Im internen Validierungsdatensatz zeigte Tabelle 5, dass das auf drei Merkmalen basierende Modell 4 die maximale AUC aufwies. Die AUC und die Genauigkeit könnten bis zu 0,921 (95 % KI 0,866 ~ 0,958) bzw. 84,7 % betragen. Intern zeigte das kombinierte Modell (Modell 4) eine Sensitivität von 91,2 %; Spezifität von 83,5 %; ein PPV von 76,5 %; und ein Kapitalwert von 94,2 %. Und die externe Validierung erreichte eine Sensitivität von 83,9 %, eine Spezifität von 70,0 %; ein PPV von 65,4 %; und ein Kapitalwert von 85,7 %. Das klinisch-radiografische Modell zur Klassifizierung von MPP/SOL negativ vs. positiv erreichte eine Genauigkeit von 80,9 % und 72,3 % im internen und externen Validierungssatz. Das Radiomics-Modell und die DL-Modelle erzielten eine Genauigkeit von 88,3 % bzw. 85,7 %. Wir hatten den DeLong-Test durchgeführt, um den Unterschied zwischen den AUCs verschiedener Modelle in den internen und externen Validierungs- bzw. Ableitungsdatensätzen zu analysieren. Tabelle 6 zeigte lediglich einen signifikanten Unterschied zwischen Modell 4 und Modell 3 (p = 0,022), Modell 4 und Modell 1 (p = 0,010) im internen Validierungssatz. Äußerlich war die diagnostische Leistung des kombinierten Modells (0,827, 95 %-KI 0,739–0,895) höher als die des Radiomics-Modells (0,801, 95 %-KI 0,710–0,874) (P = 0,047) und des DL-Modells (0,730, 95 %-KI). 0,633–0,814) (P = 0,036) und klinisch-radiographisches Modell (0,700, 95 %-KI 0,601–0,787) (P = 0,016). Das DL-Modell zeigte intern und extern eine mit dem Radiomics-Modell vergleichbare Vorhersageleistung. Beachten Sie jedoch, dass die AUCs von Radiomics- und DL-Modellen denen des klinisch-radiographischen Modells überlegen sind, es jedoch keine signifikanten statistischen Unterschiede zwischen Modell 3 und Modell 1 (AUC: 0,887 vs. 0,848, p = 0,257) im internen Validierungssatz und zwischen Modell 2 gab und Modell 1 (AUC: 0,906 vs. 0,848, p = 0,063), die gleichzeitig bei der externen Validierung auftraten ((P = 0,074 bzw. P = 0,649). Sogar das integrierte Modell 4 erreichte eine höhere AUC (0,929, 95 % KI: 0,897 ~ 0,954) im Ableitungssatz und AUC (0,921, 95 % KI 0,866 ~ 0,958) im internen Validierungssatz als die anderen drei Modelle, was zu einem halbwegs respektablen Ergebnis im Vergleich zu Modell 2 führt (AUC 0,921 vs. 0,906, P = 0,360) intern, im externen Vergleich mit Modell 1 und Modell 3 erzielte das Modell 4 (AUC 0,827,95 % CI:0,739–0,895) ebenfalls die gleiche diagnostische Wirksamkeit. Darüber hinaus wurden die AUCs der 5-Kreuzvalidierung in Radiomics und Deep Learning ermittelt Das Trainingsverfahren betrug 0,907 (95 %-KI 0,8938–0,9223) bzw. 0,899 (95 %-KI 0,859–0,918).

Die ROC-Kurve und der AUC-Vergleich von fünf verschiedenen Modellen. Von links nach rechts: ROC-Kurve und AUC-Vergleich der In-Ableitung (A), des internen Validierungsdatensatzes (B) bzw. der externen Validierung (C). Die ROC-Kurve in drei Datensätzen zeigte den Trend, dass das auf dem DL-Score und den Radiomics-Funktionen basierende Schema die Leistung des klinisch-radiografischen Modells verbessern kann. Ein Vergleich zwischen dem DL-Score-basierten und dem Radiomics-Merkmal-basierten Schema (Modell 3 und Modell 2) zeigte, dass das DL-Modell dem Radiomics-Modell nur im Ableitungssatz überlegen ist (0,906 vs. 0,896). Im Vergleich mit dem kombinierten Schema ergab Modell 4 eine moderat höhere Leistung (AUC = 0,929 im Ableitungssatz, AUC = 0,921 im internen Validierungssatz bzw. AUC = 0,827 im externen Validierungssatz) als Modell 3 und Modell 1.

Das Vorhersagenomogramm wurde auf der Grundlage einer logistischen Regression auf der Grundlage des kombinierten Modells erstellt, das dem klinischen Modell eine signifikante Leistungssteigerung hinzufügt (Abb. 6A). Die günstige Kalibrierung des Nomogramms, die sowohl in der Ableitung als auch im internen Validierungssatz (Abb. 6B) und im externen Validierungssatz (Abb. 6B) bestätigt wurde, zeigte eine gute Kalibrierung mit p-Werten von 0,921, 0,339 und 0,205 in der Ableitung sowie im internen und externen Validierungssatz im Hosmer- bzw. Lemeshow-Test auf Güte der Anpassung (GOF).

Das Nomogramm und die Kalibrierkurve basieren auf einem kombinierten Modell. (A) Das auf dem kombinierten Modell basierende Nomogramm wurde im Ableitungssatz entwickelt. Und der R-Score, DL-Score und CEA wurden durch das RMS-Paket in die R-Software integriert. (B) Kalibrierungskurven des kombinierten Modells zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit und dem tatsächlichen Auftreten im Ableitungssatz (Hosmer-Lemeshow-Test, P = 0,921), im internen Validierungssatz (0,309) und im externen Validierungssatz (P = 0,205).

Die Entscheidungskurvenanalyse (DCA) ergab, dass das Radiomics-Modell, das DL-Modell oder das kombinierte Modell moderat bessere Nettovorteile als die klinischen und radiologischen Faktoren oder der DL-Score allein erzielten, um Lungen-ADC mit MPP/SOL positiv bei Schwellenwahrscheinlichkeit vorherzusagen (5). –80 %) und vergleichbar bessere Nettovorteile zum Radiomics-Modell im internen Validierungssatz (Abb. 7A). Wenn die Schwellenwahrscheinlichkeit eines Patienten im Bereich von (48–52 %) und (56–88 %) liegt, wäre das kombinierte Modell zur Vorhersage positiver Läsionen vorteilhafter als das DL-Modell und das klinisch-radiographische Modell (Abb. 7B). Die klinische Wirkungskurve (Abb. S2A, B) zeigt die geschätzte Anzahl von Personen, bei denen für jede Risikoschwelle ein hohes Risiko festgestellt würde, und zeigt visuell den Anteil dieser wirklich positiven Fälle24.

Entscheidungskurvenanalyse für die verschiedenen Modelle. Der DCA für die verschiedenen Modelle zeigt den Nutzen der Befolgung von Vorhersagemodellen bei unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsschwellenwerten für unerwünschte Ereignisse im internen Validierungssatz (A) und im externen Validierungssatz (B). Die y-Achse gibt den Nettonutzen an und die x-Achse stellt die unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsschwellen dar, MPP/SOL-positiv zu sein. Die schwarze und die graue Linie stellen die Annahme dar, dass keine Patienten mit MPP/SOL-positiv bzw. alle Patienten mit MPP/SOL-positiv sind.

Bisher wurde in zahlreichen Studien ein invasives präoperatives Modell zur Beurteilung des Lungen-ADC mit MPP/SOL-Mustern entwickelt. Unsere Studie erweiterte frühere Arbeiten7,8,9,10,27,28 durch die Dekodierung der Phänotypen von Lungen-ADC unter Verwendung klinischer, quantitativer Radiomics-Merkmale und eines DL-Score-basierten Schemamodells getrennt und kombiniert, um zu bestimmen, ob eine integrierte Strategie klinische Radiomics einbezieht , und DL-Score-Funktionen könnten verwendet werden, um Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster zu unterscheiden und so einen effektiveren chirurgischen Ansatz oder ein nachfolgendes Behandlungsschema zu ermöglichen. Das vorgeschlagene kombinierte Modell war mit einer Sensitivität von 91,2 % bzw. 83,9 %, einer Genauigkeit von 84,7 %, 75,2 %, einer AUC von 0,921 bzw. 0,827 bei interner und externer Validierung dem Deep-Learning- und klinisch-radiografischen Modell allein deutlich überlegen (P < 0,05). .

Zunächst haben wir ein klinisch-radiographisches Modell (Modell 1) entwickelt, um Lungen-ADC mit oder ohne MPP/SOL-Muster anhand klinischer, bildgebender und histopathologischer Profildaten von 625 Lungen-ADC zu klassifizieren (interner Datensatz: externer Datensatz; 514:101). Morphologische CT-Merkmale wie Lobulation, Spiculation und maximaler Tumordurchmesser tragen alle zur Differenzialdiagnose von negativem und positivem MPP/SOL bei. Unsere Studie ergab, dass die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei der Läsion um einen Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster handelt, umso höher ist, je mehr Lobulation, Spiculation und größerer maximaler Tumordurchmesser beim Lungen-ADC beobachtet werden, was vergleichsweise mit den Erkenntnissen von Park und seinen Kollegen übereinstimmt13 Bei Adenokarzinomen mit vorherrschendem Feststoffgehalt ist es wahrscheinlicher, dass sie eine Spiculation oder Lobulation aufweisen, was durch einen Bias bei der Einschreibung erklärt werden könnte. Es wird allgemein angenommen, dass klinische Merkmale wie Serumbiomarker eine nützliche blutbasierte Diagnose für Lungenadenokarzinome29 darstellen, insbesondere der CEA-Spiegel im Serum. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass abnormale Serum-CEA-Spiegel bei Lungen-ADC mit MPP/SOL-positiv häufiger auftreten als bei MPP/SOL-negativ, aber weitere Studien haben ergeben, dass in Zukunft weitere Proben benötigt werden, um dies zu bestätigen. Mehrere Studien11,15 konzentrierten sich auf die Messung des C/T-Verhältnisses als wichtigster morphologischer Prädiktor für die Invasivität histologischer Läsionen bei Lungen-ADC, insbesondere bei teilweise soliden Knötchen. Das in unserer Studie berechnete C/T-Verhältnis zeigte keine statistische Signifikanz in der Ableitung und im internen Validierungssatz. Dies kann auf die begrenzte Stichprobengröße der Knötchen unterschiedlicher Dichte zurückzuführen sein, auch wenn wir versuchen, den Datensatz mithilfe maschineller Bedienung zufällig zu verteilen. Chen et al.15 untersuchten die Erkennbarkeit des C/T-Verhältnisses von Lungen-ADC mit MPP/SOL mit einer AUC von 0,850, was der Erkennungsfähigkeit des Radiomics-Modells entspricht. Bezüglich des Ergebnisses der Leistung des C/T-Verhältnisses gingen wir davon aus, dass eine Verzerrung der Patientenauswahl der Grund dafür ist, dass der Fall des Lungen-ADC mit MPP/SOL relativ geringer ist als bei einem anderen Lungen-ADC-Muster, das hauptsächlich eine teilweise feste Dichte aufweist.

Zweitens verglichen wir Modelle, die separat mit dem DL-Modell (Modell 3) und dem Radiomics-Modell (Modell 2) erstellt wurden. Modell 3 erzielte eine gleichwertige Leistung (P = 0,320). Es wurde der Schluss gezogen, dass ein DL-Modell zur Klassifizierung von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster geeignet ist. Allerdings war die Klassifizierungsleistung von Modell 3 im Validierungssatz schlechter als die von Modell 2 (AUC 0,906 vs. 0,887), im Ableitungssatz jedoch besser (AUC 0,906 vs. 0,896), was darauf schließen lässt, dass während des Ableitungsprozesses eine Überanpassung aufgetreten sein könnte14. Und frühere Studien30 haben darauf hingewiesen, dass die Undurchsichtigkeit von Deep-Learning-Ergebnissen aus implizitem Feature-Engineering oder Modellieren ihre Anwendung in der klinischen Praxis etwas schwierig macht. Im Gegensatz dazu sind die Radiomics-Funktionen unter Berücksichtigung des standardisierten Radiomics-Prozesses, der Plattform für die Tumorsegmentierung und der Modellentwicklung möglicherweise praktikabler31.

Wie wir alle wissen, kann die Kombination von Radiomics-Merkmalen in den R-Score-Wert den Analyseablauf vereinfachen. Schließlich haben wir versucht, R-Score und DL-Score mit ausgewählten klinischen Befunden zu kombinieren, um kombinierte Modelle zu erstellen, um die Vorhersagekraft und klinische Relevanz der Unterscheidung von Lungen-ADC-Subtypen zu bestimmen. Wir fanden heraus, dass Modell 4 die beste Leistung bei der präoperativen Diagnose des MPP/SOL-Musters bei Lungen-ADC-Patienten mit einer AUC (0,921) im internen Validierungssatz aufwies und dabei Modell 3 und Modell 1 übertraf, im Vergleich zu Modell 2 jedoch ein halbwegs anständiges Ergebnis erzielte Wir stellten die Hypothese auf, dass das Radiomics-Modell über eine ausreichende Signatur für die Vorhersage verfügte und dass zusätzliche Variablen die Unterscheidungsfähigkeit nicht wesentlich verbessern konnten. Das Modell 2 erreichte ein hohes Maß an Genauigkeit (88,3 %, 84,7 %) in internen Validierungs- und Ableitungsdatensätzen, etwas höher als das Modell 3 (84,1 %, 85,7 %) und das Modell 4 (84,7 %, 86,1 %). Im externen Vergleich lieferte Modus 4 jedoch die gleiche Genauigkeit wie Modell 3 (75,2 %), was etwas höher ist als Modell 2 (74,3 %). Die wahrscheinlichste Erklärung für dieses Phänomen sind unzureichende Stichproben und menschliches Eingreifen während des Ableitungsprozesses des Deep-Learning-Netzwerks29. Das kombinierte Modell ist anderen drei Modellen allein im externen Validierungssatz überlegen (P alle < 0,05). Wir stellten die Hypothese auf, dass das Ergebnis indirekt die Klassifizierungsleistung des DL-Modells und des zugehörigen Fusionsmodells im Lungen-ADC widerspiegelt, die möglicherweise durch das Überanpassungsproblem während der Datenverarbeitung des Deep-Learning-Modells beeinträchtigt wird. Unsere Studie zeigt, dass die Kombination von CT-basierter Radiomics und DL-Score mit klinischen Implikationen eine weitere Methode zur präoperativen Diagnose von Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster wäre, es wäre jedoch möglicherweise nicht ratsam, R-Score, DL-Score und klinische Merkmale zu kombinieren . Daher müssen weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu neuartigen Fusionsmethoden zur Fusion verschiedener Arten von Merkmalen durchgeführt werden.

Was das Problem des Batch-Effekts aufgrund der Nützlichkeit verschiedener CT-Geräte betrifft, über das in einigen Studien33,34 berichtet wurde, profitieren wir von der Studie von Qu et al.34, in der wir uns zunächst mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA) der ausgewählten Radiomics-Merkmale zur Erkennung befassten Batch-Effekt. Die Ergebnisse verdeutlichten, dass bei den von verschiedenen CT-Scannern erfassten Daten keine signifikanten Batch-Effekte beobachtet wurden (siehe Abb. S3). Infolgedessen wurden statistische Harmonisierungsmethoden wie ComBat anschließend nicht zur Kalibrierung der Daten implementiert.

Diese Studie weist die folgenden Einschränkungen auf. Erstens kann die Undurchsichtigkeit des Deep-Learning-Mechanismus ein Grund für Streit sein28, ebenso wie die Informationsfusionsstrategie. Zweitens haben wir in unserer Untersuchung der Komponente der MPP- und SOL-Struktur nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt, und Lungen-ADC mit mehreren Subtypen verfügen möglicherweise über typische Informationen von Hybrid-Subtypen und nicht über die von bestimmten Subtypen, wodurch die Subtyp-Unterscheidbarkeit eingeschränkt wird15 und eine gewisse Auswahl entsteht Voreingenommenheit. Obwohl wir die Leistung der Modelle intern und extern untersucht haben, ist die Leistung des klinisch-radiographischen Modells, des Radiomics-Modells und des DL-Modells in Bezug auf die Vorhersage des Lungen-ADC mit MPP/SOL-Muster ähnlich, ein größerer prospektiver Datensatz könnte dringend erforderlich sein, um diese zu bestätigen Leistung der Modelle30. Zusätzliche Proben und Datenverarbeitungsmethoden wie Mixup, Cutout und Cutmix sind erforderlich, um die Auswirkung von Deep Learning auf die Erkennung von Lungen-ADC-Subtypen zu bestätigen32. Schließlich sind die vom Menschen geschaffenen Merkmale wie die reproduzierbare Segmentierung und die Genauigkeit der manuellen Umrissbestimmung35 mit der Variation der anfänglichen Segmentierung vergleichbar. Daher ist zusätzliche Arbeit erforderlich, einschließlich der Sammlung repräsentativerer Daten, der Suche nach einer praktikableren Bildvisualisierungsplattform, dem Versuch eines anderen Algorithmus für die Bildsegmentierung und weiterer Merkmale wie Wavelet-Merkmale, die weiter diskutiert werden müssen.

Zusammenfassend haben wir ein kombiniertes Modell erstellt, das auf dem DL-Score, dem R-Score und klinisch-radiologischen Merkmalen basiert, um Lungen-ADC mit MPP/SOL-Struktur zu unterscheiden. Im Vergleich zu den klinisch-radiologischen Merkmalen, den Radiomics-Merkmalen und dem DL-Score-basierten Schemamodell separat verbesserte das neue kombinierte Modell die Klassifizierungsleistung der klinisch-radiologischen Merkmale und des Deep-Learning-Modells. Daher kann das kombinierte Modell Radiologen bei der Unterscheidung zwischen Lungen-ADC und MPP/SOL-Muster unterstützen. Die Ergebnisse müssen noch in weiteren Studien bestätigt werden.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Diese Arbeit wurde von der Abteilung für Radiologie des First Affiliated Hospital der Nanjing Medical University unterstützt. Die Autoren danken Dr. Mei Yuan, einem würdigen, verantwortungsbewussten und einfallsreichen Wissenschaftler, der uns in allen Phasen der Erstellung dieser Arbeit wertvolle Hinweise gegeben hat. Darüber hinaus danken wir den Mitherausgebern und den Gutachtern für ihr nützliches Feedback, das zur Verbesserung dieses Papiers beigetragen hat.

Diese Autoren trugen gleichermaßen bei: Fen Wang, Cheng-Long Wang, Hai Xu und Mei Yuan.

Department of Medical Imaging Center, Angegliedertes Huaian NO.1 People's Hospital der Nanjing Medical University, No. 1 West Huanghe Road, Huaian, 223300, China

Fen Wang

Abteilung für Radiologie, Erstes angegliedertes Krankenhaus der Medizinischen Universität Nanjing, 300 GuangZhou Road, Nanjing, 210029, China

Teng Zhang, Yan Zhong, Tong-Fu Yu, Hai Xu und Mei Yuan

Shanghai Key Laboratory of Magnetic Resonance, East China Normal University, Shanghai, 200062, China

Cheng-Long Wang, Yin-Qiao Yi und Guang Yang

Abteilung für Radiologie, Offizielles Krankenhaus der Provinz Jiangsu, Nanjing, 210024, China

Jia-Jia Zhu

Abteilung für Pathologie, Erstes angegliedertes Krankenhaus der Medizinischen Universität Nanjing, Nanjing, 210029, China

Hai Li

Abteilung für Radiologie, erstes angegliedertes Krankenhaus der Medizinischen Universität Nanjing, Provinz Jiangsu, 300, Guangzhou Road, Nanjing, 210029, China

Hai Xu & Mei Yuan

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Korrespondenz mit Hai Xu oder Mei Yuan.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Wang, F., Wang, CL., Yi, YQ. et al. Vergleichs- und Fusionsvorhersagemodell für Lungenadenokarzinom mit mikropapillärem und solidem Muster unter Verwendung von klinischen Radiographie-, Radiomics- und Deep-Learning-Funktionen. Sci Rep 13, 9302 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36409-5

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Eingegangen: 12. Oktober 2022

Angenommen: 02. Juni 2023

Veröffentlicht: 08. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36409-5

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