Computed tomography (CT) undersökningar används ofta för att förutsäga lungknutor malignitet hos patienter, som har visat sig förbättra icke-invasiv tidig diagnos av lungcancer. Det är fortfarande svårt för beräkningsmetoder att uppnå prestanda jämförbar med erfarna radiologer. Här presenterar vi NoduleX, ett systematiskt tillvägagångssätt för att förutsäga lungknutor malignitet från CT-data, baserat på djupt lärande konvolutionella neurala nätverk (CNN). För utbildning och validering analyserar vi > 1000 lungknutor i bilder från LIDC/IDRI-kohorten. Alla knutor identifierades och klassificerades av fyra erfarna thoraxradiologer som deltog i LIDC-projektet. NoduleX uppnår hög noggrannhet för nodule malignitet klassificering, med en AUC på ~0,99. Detta står i proportion till den analys av datamängden som gjorts av erfarna radiologer. Vår strategi, NoduleX, ger en effektiv ram för mycket exakt nodule malignitet förutsägelse med modellen tränad på en stor patientpopulation. Våra resultat är replikerbara med programvara tillgänglig på http://bioinformatics.astate.edu/NoduleX. Lungcancer är den främsta orsaken till cancerrelaterad död över hela världen 1. Tidig diagnos av lungcancer är nyckeln till att minska dödligheten. Screening datortomografi (CT) undersökningar har visat sig avsevärt förbättra icke-invasiv tidig diagnos av lungcancer hos riskpatienter 2,3. Den nationella Lungscreeningstudien (NLST) har visat att låg dos beräknad tomografiscreening kan minska patientdödligheten med 20% jämfört med konventionella bröströntgen 4. US Preventive Services Task Force (USPSTF) rekommenderar årlig screening för lungcancer med datortomografi för högriskpatienter. Vår förmåga att utföra lungnodule malignitet klassificering från kliniska CT-data har viktiga kliniska effekter. Men för nuvarande klinisk utvärdering är radiologens tolkning en tråkig process, som är ett hinder för klinisk genomströmning, och mycket subjektiv. Det skulle vara idealiskt att utveckla beräkningsmetoder, med prestanda jämförbar med radiologer, för att hjälpa eller lätta bördan av radiologer, och även potentiellt identifiera och använda sig av bildfunktioner som kanske inte är visuellt märkbar för ens mycket erfarna thorax radiologer. Det finns flera stora utmaningar för utveckling av beräkningsmetoder med för närvarande tillgängliga CT-dataset: i) Beräkningsmetoder måste ge känslighet för nodulefunktioner samt robusthet för buller och andra artefakter som införs under datainsamlingen. (ii) Dataset måste vara tillräckligt stora, konsekventa och säkerställa integriteten för expertdefinierade mark "sanning" för inflygning utveckling, utbildning och testning 5. Definitionen av "sanning" och andra statistiska frågor om databasdesign för utbildning datorstödda diagnosverktyg diskuteras i 6. Vid utarbetandet av en framgångsrik beräkningsmetod bör man ta hänsyn till dessa utmaningar. Publicerad: xx xx xxxx OPEN www.nature.com/science reports/
Causey m.fl. REF föreslog en klassificering neurala nätverk baserat på djupt lärande funktioner i en lungknuta i CT-bilder.
Highly accurate model for prediction of lung nodule malignancy with CT scans
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics', 'Medicine']}