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Imaging-Based Deep Graph Neural Networks for Survival Analysis in Early Stage Lung Cancer Using CT: A Multicenter Study

肺癌 医学 比例危险模型 阶段(地层学) 危险系数 肿瘤科 回顾性队列研究 卷积神经网络 生存分析 内科学 人工智能 放射科 计算机科学 置信区间 古生物学 生物
作者
Jie Lian,Yonghao Long,Fan Huang,Douglas K. S. Ng,Faith Lee,David Lam,Benjamin X. L. Fang,Qi Dou,Varut Vardhanabhuti
出处
期刊:Frontiers in Oncology [Frontiers Media]
卷期号:12 被引量:7
标识
DOI:10.3389/fonc.2022.868186
摘要

Lung cancer is the leading cause of cancer-related mortality, and accurate prediction of patient survival can aid treatment planning and potentially improve outcomes. In this study, we proposed an automated system capable of lung segmentation and survival prediction using graph convolution neural network (GCN) with CT data in non-small cell lung cancer (NSCLC) patients.In this retrospective study, we segmented 10 parts of the lung CT images and built individual lung graphs as inputs to train a GCN model to predict 5-year overall survival. A Cox proportional-hazard model, a set of machine learning (ML) models, a convolutional neural network based on tumor (Tumor-CNN), and the current TNM staging system were used as comparison.A total of 1,705 patients (main cohort) and 125 patients (external validation cohort) with lung cancer (stages I and II) were included. The GCN model was significantly predictive of 5-year overall survival with an AUC of 0.732 (p < 0.0001). The model stratified patients into low- and high-risk groups, which were associated with overall survival (HR = 5.41; 95% CI:, 2.32-10.14; p < 0.0001). On external validation dataset, our GCN model achieved the AUC score of 0.678 (95% CI: 0.564-0.792; p < 0.0001).The proposed GCN model outperformed all ML, Tumor-CNN, and TNM staging models. This study demonstrated the value of utilizing medical imaging graph structure data, resulting in a robust and effective model for the prediction of survival in early-stage lung cancer.
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