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深度学习网络模型改善肺癌结局的预测
作者： 来源： 发布时间：2019-05-05
美国布莱根妇女医院、Dana-Farber癌症研究所Xu等报告，根据局部晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的时序CT图像，深度学习网络模型可在多个时间点上整合扫描图像，并可改善临床转归的预测。(Clin Cancer Res. 2019年4月22日在线版 doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-2495)
该研究入组两个独立的患者队列——数据集A和数据集B。数据集A包括179例Ⅲ期NSCLC患者，接受了治愈性的放化疗，治疗前和治疗后1、3、6个月接受CT随访581次扫描数据。研究者构建了深度学习模型。数据集B包括89例接受了化放疗和手术的NSCLC患者(178次扫描数据)，以验证病理学缓解。
结果显示，基于时序CT扫描的深度学习模型可显著预测生存和肿瘤特异性结局(进展、远处转移和局部复发)。模型将患者分为低死亡率风险组和高死亡率风险组，且与总生存显著相关(HR=6.16，95%CI 2.17~17.44，P<0.001)。该模型还可显著预测数据集B中的病理学缓解(P=0.016)。
研究者表示，与根据疾病分期、性别、年龄、肿瘤级别、体能状态、吸烟状况和肿瘤大小等传统指标的标准临床模型相比，深度学习网络模型在预测肺癌远处转移、疾病进展和局部区域复发方面更有效。 (编译 王艳明)
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