論文の概要: Predicting Axillary Lymph Node Metastasis in Early Breast Cancer Using Deep Learning on Primary Tumor Biopsy Slides

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02222v2
• Date: Wed, 8 Dec 2021 16:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 11:55:29.528781
• Title: Predicting Axillary Lymph Node Metastasis in Early Breast Cancer Using Deep Learning on Primary Tumor Biopsy Slides
• Title（参考訳）: 原発性腫瘍生検標本の深層学習による早期乳癌の扁平上皮リンパ節転移の予測
• Authors: Feng Xu, Chuang Zhu, Wenqi Tang, Ying Wang, Yu Zhang, Jie Li, Hongchuan Jiang, Zhongyue Shi, Jun Liu, Mulan Jin
• Abstract要約: 深達度学習(DL)に基づく原発性腫瘍生検シグネチャを作製し,扁平上皮リンパ節(ALN)の転移を予測した。 2010年5月から2020年8月までに約1,058人のEBC患者がALNと診断された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.564585510792227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objectives: To develop and validate a deep learning (DL)-based primary tumor biopsy signature for predicting axillary lymph node (ALN) metastasis preoperatively in early breast cancer (EBC) patients with clinically negative ALN. Methods: A total of 1,058 EBC patients with pathologically confirmed ALN status were enrolled from May 2010 to August 2020. A DL core-needle biopsy (DL-CNB) model was built on the attention-based multiple instance-learning (AMIL) framework to predict ALN status utilizing the DL features, which were extracted from the cancer areas of digitized whole-slide images (WSIs) of breast CNB specimens annotated by two pathologists. Accuracy, sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curves, and areas under the ROC curve (AUCs) were analyzed to evaluate our model. Results: The best-performing DL-CNB model with VGG16_BN as the feature extractor achieved an AUC of 0.816 (95% confidence interval (CI): 0.758, 0.865) in predicting positive ALN metastasis in the independent test cohort. Furthermore, our model incorporating the clinical data, which was called DL-CNB+C, yielded the best accuracy of 0.831 (95%CI: 0.775, 0.878), especially for patients younger than 50 years (AUC: 0.918, 95%CI: 0.825, 0.971). The interpretation of DL-CNB model showed that the top signatures most predictive of ALN metastasis were characterized by the nucleus features including density ($p$ = 0.015), circumference ($p$ = 0.009), circularity ($p$ = 0.010), and orientation ($p$ = 0.012). Conclusion: Our study provides a novel DL-based biomarker on primary tumor CNB slides to predict the metastatic status of ALN preoperatively for patients with EBC. The codes and dataset are available at https://github.com/bupt-ai-cz/BALNMP
• Abstract（参考訳）: 目的: 早期乳癌(ebc)の臨床陰性aln患者において,alnリンパ節転移を術前に予測するために, 深部学習(dl)に基づく原発性腫瘍生検信号を開発し, 検証すること。 方法:2010年5月から2020年8月までにALNと診断されたEBC患者1,058例を登録した。 2人の病理医が注釈を付した乳腺CNB検体におけるDigitalized whole-slide image(WSIs)の癌領域から抽出したDL特徴を用いてALN状態を予測するために,DL-needle biopsy (DL-CNB)モデルを構築した。 精度, 感度, 特異性, 受信動作特性 (ROC) 曲線, ROC曲線 (AUC) 下の領域を解析し, 本モデルについて検討した。 結果: VGG16_BNを特徴抽出器としたDL-CNBモデルでは, 独立試験コホートにおけるALN転移の予測において, 0.816(95%信頼区間: 0.758, 0.865)のAUCが得られた。 さらに, dl-cnb+cとよばれる臨床データを組み込んだモデルでは, 50歳未満 (0.918, 95%ci: 0.825, 0.971) に対して, 0.831 (95%ci: 0.775, 0.878) の精度が得られた。 dl-cnbモデルの解釈により、aln転移の最も予測されるトップシグネチャは、密度(p$ = 0.015)、円周(p$ = 0.009)、円度(p$ = 0.010)、方位(p$ = 0.012)を含む核の特徴によって特徴づけられた。 結論:本研究は原発性腫瘍CNBスライドに新しいDLベースのバイオマーカーを付与し,EBC患者に対して術前にALNの転移状態を予測する。 コードとデータセットはhttps://github.com/bupt-ai-cz/balnmpで入手できる。

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