Cancerhistologi speglar underliggande molekylära processer och sjukdomsprogression, och innehåller rik fenotypisk information som är prediktiv för patientens utfall. I denna studie demonstrerar vi en beräkningsbaserad metod för att lära patientresultat från digitala patologiska bilder med hjälp av djupinlärning för att kombinera kraften i adaptiva maskininlärningsalgoritmer med traditionella överlevnadsmodeller. Vi illustrerar hur detta tillvägagångssätt kan integrera information från både histologiska bilder och genomiska biomarkörer för att förutsäga tid till händelse patientresultat, och visa prestanda överträffar den nuvarande kliniska paradigm för att förutsäga överlevnaden för patienter som diagnostiseras med gliom. Vi tillhandahåller också tekniker för att visualisera vävnadsmönster lärt sig av dessa djupt lärande överlevnadsmodeller, och skapa en ram för att ta itu med intratumoral heterogenitet och utbildning data underskott.
REF undersökte tillämpningen av djupinlärningsteknik för att förutsäga resultat hos patienter med LGG och glioblastoma multiforme (GBM).
Predicting cancer outcomes from histology and genomics using convolutional networks
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}