Искусственная нейронная сеть

Том 13 научных докладов, Номер статьи: 8673 (2023) Цитировать эту статью

262 доступа

2 Альтметрика

Подробности о метриках

Лучевая терапия приносит пользу пациентам с распространенной плоскоклеточной карциномой пищевода (ESCC) с точки зрения облегчения симптомов и долгосрочной выживаемости. Напротив, значительная часть пациентов с ESCC не получила положительного эффекта от лучевой терапии. Это исследование было направлено на создание и проверку радиомикальной модели на основе искусственной нейронной сети для прогнозирования ответа на лучевую терапию при распространенном ESCC перед лечением с использованием интегрированных данных в сочетании с возможными исходными характеристиками компьютерной томографии. В это исследование были включены в общей сложности 248 пациентов с распространенным ESCC, которые прошли базовую КТ и получили лучевую терапию и были проанализированы с помощью двух типов радиомикроных моделей: машинного обучения и глубокого обучения. В результате Атт. Предварительно обученная сетевая модель Resnet50 показала превосходную производительность: AUC 0,876, 0,802 и 0,732 в когортах обучения, внутренней проверки и внешней проверки соответственно. Аналогичным образом, наш Att. Предварительно обученная сетевая модель Resnet50 показала отличную калибровку и значительную клиническую пользу согласно индексу C и анализу кривой решения. В данном случае на основе методов глубокого обучения была создана новая модель радиомики перед лечением, которая может быть использована для прогнозирования ответа на лучевую терапию у пациентов с поздними стадиями ESCC, обеспечивая тем самым надежные доказательства для принятия терапевтических решений.

Рак пищевода (РП) является одним из фатальных подтипов злокачественных опухолей и занимает седьмое место по смертности среди всех подтипов1. В Азии плоскоклеточный рак является основным патологическим подтипом РЭ. Радикальная хирургия и химиолучевая терапия являются решающими методами лечения пациентов с плоскоклеточным раком пищевода (ESCC)2. Радикальная лучевая терапия рекомендуется в качестве предпочтительного метода лечения рака шейного отдела и среднего грудного отдела пищевода, расположенного в более высоком положении, который трудно полностью удалить хирургическим путем. При неоперабельном распространенном ESCC химиотерапия и лучевая терапия по-прежнему необходимы для облегчения симптомов и увеличения выживаемости3,4,5.

Тем не менее, чувствительность к лучевой терапии варьируется у разных пациентов6, что приводит к значительным различиям в ответе на лечение. Неблагоприятные события и побочные эффекты чаще наблюдаются у пациентов с радиационно-резистентным ESCC7,8. С этой целью у пациентов с ESCC необходимо изучить практический и неинвазивный подход, который может точно оценить лучевую терапию до начала лечения.

В последние десятилетия в клинической работе широко используется общая классификация контрастирования пищевода (медуллярный тип, грибковый тип, констриктивный тип и язвенный тип) для прогнозирования ответа на лучевую терапию9,10. Однако этот прогноз полностью основан на эмпирической оценке рентгенологов, что приводит к различиям между фактическими ответами на лечение. В противном случае молекулярные биомаркеры, связанные с чувствительностью к лучевой терапии, не были проспективно проверены для рутинного клинического использования. Недавние исследования показали, что радиомика, основанная на искусственном интеллекте (ИИ), может извлекать неинвазивные радиографические биомаркеры виртуальной биопсии, эффективно предоставляя прогностическую информацию для ответа на лечение11,12. Лу и др.13 обнаружили, что модель, основанная на глубоком обучении, показала высокую точность в определении происхождения рака неизвестной первичной формы. Чжун14 указал, что радиомикроскопические характеристики на основе многопараметрической магнитно-резонансной томографии (мп-МРТ) могут рассматриваться как прогностические факторы у пациентов с локализованным раком простаты после лучевой терапии. Gao15 показал, что радиомиксические характеристики, основанные на продольных диффузионно-взвешенных МРТ, могут использоваться для оценки эффектов лучевой терапии до операции. Zhu16 сообщил, что модель номограммы, основанная на радиомических сигнатурах и клинических факторах компьютерной томографии (КТ), показала достаточную чувствительность и специфичность при оценке риска местного рецидива рака носоглотки (НПК) после лучевой терапии с модулированной интенсивностью (IMRT).