@ERSpublications Deep learning ger en icke-invasiv metod för EGFR-mutationsförutsägelse (AUC 0.81) i lunga adenocarcinom, som visar betydande förbättring jämfört med att använda handgjorda CT-funktioner eller kliniska egenskaper http://ow.ly/LtDJ30nhc5Q Citera denna artikel som: Wang S, Shi J, Ye Z, et al. Förutsäga EGFR-mutation status i lunga adenocarcinom på datortomografi bild med hjälp av djup inlärning. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). ABSTRACT Epidermal tillväxtfaktorreceptor (EGFR) genotypning är avgörande för behandlingsriktlinjer såsom användning av tyrosinkinashämmare vid lungadenokarcinom. Konventionell identifiering av EGFR-genotyp kräver biopsi- och sekvenstester som är invasiva och kan ha svårt att få tillgång till vävnadsprover. Här föreslår vi en djupinlärningsmodell för att förutsäga EGFR-mutationsstatus i lungadenocarcinom med hjälp av icke-invasiv datortomografi (CT). Vi samlade retroaktivt in data från 844 adenocarcinompatienter med preoperativa CT-bilder, EGFR-mutation och klinisk information från två sjukhus. En slutlig modell för djupinlärning föreslogs för att förutsäga EGFR-mutationsstatus genom datortomografi. Genom utbildning i 14 926 CT-bilder uppnådde den djupa inlärningsmodellen uppmuntrande prediktiv prestanda i både primärkohorten (n=603; AUC 0,85, 95 % KI 0,83-0,88) och den oberoende valideringskohorten (n=241; AUC 0,81, 95 % KI 0,79-0,83), som visade signifikant förbättring jämfört med tidigare studier med hjälp av handgjorda CT-funktioner eller kliniska egenskaper (p <0,001). Den djupa inlärningspoängen visade signifikanta skillnader i EGFR-muterande och EGFR-vilda tumörer (p < 0,001). Eftersom CT rutinmässigt används vid lungcancerdiagnos ger den djupa inlärningsmodellen en icke-invasiv och lättanvänd metod för EGFR-mutationsstatusförutsägelse. Denna artikel har kompletterande material från
Shuo m.fl. I REF föreslogs användning av ett förtränat tätnätsnät för att förutsäga EGFR-mutationsstatus i lungadenocarcinom.
Predicting EGFR mutation status in lung adenocarcinoma on computed tomography image using deep learning
{'venue': 'The European Respiratory Journal', 'journal': 'The European Respiratory Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}