論文の概要: Deep radiomic signature with immune cell markers predicts the survival
of glioma patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04349v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 08:52:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 14:12:48.240184
- Title: Deep radiomic signature with immune cell markers predicts the survival
of glioma patients
- Title（参考訳）: 免疫細胞マーカーを用いた深部放射線信号によるグリオーマ患者の生存予測
- Authors: Ahmad Chaddad, Paul Daniel Mingli Zhang, Saima Rathore, Paul Sargos,
Christian Desrosiers, Tamim Niazi
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から計算した新しい種類の深部放射線特徴量(DRF)を提案する。
提案手法は,MRIスキャンのラベル付き腫瘍領域内で,事前訓練した3D-CNNの活性化マップを集約することにより,合計180個のRFを抽出する。
その結果, DRFと各種マーカーとの間には高い相関がみられ, これらのマーカーに基づいて分類した患者間で有意差が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.386631203775533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Imaging biomarkers offer a non-invasive way to predict the response of
immunotherapy prior to treatment. In this work, we propose a novel type of deep
radiomic features (DRFs) computed from a convolutional neural network (CNN),
which capture tumor characteristics related to immune cell markers and overall
survival. Our study uses four MRI sequences (T1-weighted, T1-weighted
post-contrast, T2-weighted and FLAIR) with corresponding immune cell markers of
151 patients with brain tumor. The proposed method extracts a total of 180 DRFs
by aggregating the activation maps of a pre-trained 3D-CNN within labeled tumor
regions of MRI scans. These features offer a compact, yet powerful
representation of regional texture encoding tissue heterogeneity. A
comprehensive set of experiments is performed to assess the relationship
between the proposed DRFs and immune cell markers, and measure their
association with overall survival. Results show a high correlation between DRFs
and various markers, as well as significant differences between patients
grouped based on these markers. Moreover, combining DRFs, clinical features and
immune cell markers as input to a random forest classifier helps discriminate
between short and long survival outcomes, with AUC of 72\% and
p=2.36$\times$10$^{-5}$. These results demonstrate the usefulness of proposed
DRFs as non-invasive biomarker for predicting treatment response in patients
with brain tumors.
- Abstract（参考訳）: イメージングバイオマーカーは治療前に免疫療法の反応を予測する非侵襲的な方法を提供する。
本研究では,免疫細胞マーカーと全身生存に関連する腫瘍の特徴を抽出する,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から計算した新しい種類の深部放射線学的特徴(DRF)を提案する。
脳腫瘍151例の免疫細胞マーカーを用いた4つのMRI(T1-weighted,T1-weighted post-contrast,T2-weighted,FLAIR)を用いた。
提案手法は,MRI スキャンのラベル付き腫瘍領域内の3D-CNN の活性化マップを集約することにより,合計180個の DRF を抽出する。
これらの特徴は、組織の不均一性をコードする局所的なテクスチャのコンパクトで強力な表現を提供する。
提案するdrfと免疫細胞マーカーとの関係を総合的に評価し, それらの生存率との関連性について検討した。
結果, drfと各種マーカーとの相関が高く, これらのマーカーに基づいて分類した患者間で有意な差が認められた。
さらに、ランダム森林分類器への入力としてDRF、臨床特徴、免疫細胞マーカーを組み合わせることで、短命と長期生存の予後を区別し、AUCは72\%、p=2.36$\times$10$^{-5}$である。
以上の結果から,脳腫瘍に対する治療効果予測のための非侵襲バイオマーカーとしてのDRFの有用性が示唆された。
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