A deep learning‐ and CT image‐based prognostic model for the prediction of survival in non‐small cell lung cancer

人工智能 预处理器 接收机工作特性 肺癌 计算机科学 深度学习 试验装置 放射治疗计划 生存分析 医学影像学 模式识别(心理学) 医学 机器学习 放射科 肿瘤科 内科学 放射治疗
作者
Chen Wen,Xuewen Hou,Ying Hu,Gang Huang,Xiaodan Ye,Shengdong Nie
出处
期刊:Medical Physics [Wiley]
卷期号:48 (12): 7946-7958 被引量:10
标识
DOI:10.1002/mp.15302
摘要

To assist clinicians in arranging personalized treatment, planning follow-up programs and extending survival times for non-small cell lung cancer (NSCLC) patients, a method of deep learning combined with computed tomography (CT) imaging for survival prediction was designed.Data were collected from 484 patients from four research centers. The data from 344 patients were utilized to build the A_CNN survival prognosis model to classify 2-year overall survival time ranges (730 days cut-off). Data from 140 patients, including independent internal and external test sets, were utilized for model testing. First, a series of preprocessing techniques were used to process the original CT images and generate training and test data sets from the axial, coronal, and sagittal planes. Second, the structure of the A_CNN model was designed based on asymmetric convolution, bottleneck blocks, the uniform cross-entropy (UC) loss function, and other advanced techniques. After that, the A_CNN model was trained, and numerous comparative experiments were designed to obtain the best prognostic survival model. Last, the model performance was evaluated, and the predicted survival curves were analyzed.The A_CNN survival prognosis model yielded a high patient-level accuracy of 88.8%, a patch-level accuracy of 82.9%, and an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.932. When tested on an external data set, the maximum patient-level accuracy was 80.0%.The results suggest that using a deep learning method can improve prognosis in patients with NSCLC and has important application value in establishing individualized prognostic models.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
可耐的乘风完成签到,获得积分10
1秒前
wangnn发布了新的文献求助20
1秒前
大橙子发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
余慵慵完成签到 ,获得积分10
3秒前
奋斗的小土豆完成签到,获得积分10
4秒前
ZJJ静完成签到,获得积分10
4秒前
邢大宝完成签到,获得积分10
5秒前
尔玉完成签到 ,获得积分10
7秒前
memo完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
一路芬芳完成签到,获得积分20
7秒前
9秒前
一一一应助songvv采纳,获得10
9秒前
9秒前
SciKid524完成签到 ,获得积分10
11秒前
科研通AI2S应助hhh采纳,获得10
11秒前
QWE完成签到,获得积分10
11秒前
赛赛完成签到 ,获得积分10
13秒前
tinydog完成签到,获得积分10
15秒前
长情琦完成签到,获得积分10
15秒前
Mercury完成签到 ,获得积分10
17秒前
zx完成签到 ,获得积分10
18秒前
Dearjw1655完成签到,获得积分10
19秒前
123完成签到 ,获得积分10
19秒前
圆圆完成签到 ,获得积分10
20秒前
24秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
25秒前
张宁波完成签到,获得积分10
25秒前
OeO完成签到 ,获得积分10
25秒前
macboy完成签到,获得积分10
27秒前
biubiu完成签到,获得积分10
28秒前
咸鱼之王完成签到,获得积分10
29秒前
比比谁的速度快给ljm的求助进行了留言
29秒前
Can完成签到,获得积分10
30秒前
hhh完成签到,获得积分10
30秒前
qqq发布了新的文献求助10
30秒前
E0702完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022