論文の概要: PD-DWI: Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in invasive
breast cancer with Physiologically-Decomposed Diffusion-Weighted MRI
machine-learning model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05695v1
- Date: Sun, 12 Jun 2022 08:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 14:21:28.758110
- Title: PD-DWI: Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in invasive
breast cancer with Physiologically-Decomposed Diffusion-Weighted MRI
machine-learning model
- Title（参考訳）: PD-DWI : 生理学的に解離した拡散強調MRI機械学習モデルを用いた浸潤乳癌に対する新補助化学療法の効果予測
- Authors: Maya Gilad and Moti Freiman
- Abstract要約: DWIと臨床データからpCRを予測するための生理学的に分解されたDWI機械学習モデルPD-DWIを紹介する。
我々のモデルは、現在のリーダーボードの最良の結果と比較して、曲線下(AUC)の面積を大幅に改善します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Early prediction of pathological complete response (pCR) following
neoadjuvant chemotherapy (NAC) for breast cancer plays a critical role in
surgical planning and optimizing treatment strategies. Recently, machine and
deep-learning based methods were suggested for early pCR prediction from
multi-parametric MRI (mp-MRI) data including dynamic contrast-enhanced MRI and
diffusion-weighted MRI (DWI) with moderate success. We introduce PD-DWI, a
physiologically decomposed DWI machine-learning model to predict pCR from DWI
and clinical data. Our model first decomposes the raw DWI data into the various
physiological cues that are influencing the DWI signal and then uses the
decomposed data, in addition to clinical variables, as the input features of a
radiomics-based XGBoost model. We demonstrated the added-value of our PD-DWI
model over conventional machine-learning approaches for pCR prediction from
mp-MRI data using the publicly available Breast Multi-parametric MRI for
prediction of NAC Response (BMMR2) challenge. Our model substantially improves
the area under the curve (AUC), compared to the current best result on the
leaderboard (0.8849 vs. 0.8397) for the challenge test set. PD-DWI has the
potential to improve prediction of pCR following NAC for breast cancer, reduce
overall mp-MRI acquisition times and eliminate the need for contrast-agent
injection.
- Abstract（参考訳）: 乳癌に対するneoadjuvant chemotherapy(nac)後の病理完全反応(pcr)の早期予測は,手術計画と治療戦略の最適化において重要な役割を担っている。
近年, ダイナミックコントラスト強調MRIと拡散強調MRI(DWI)を併用したマルチパラメトリックMRI(mp-MRI)データから, 早期pCR予測のための機械学習法とディープラーニング法が提案されている。
DWIと臨床データからpCRを予測するための生理学的に分解されたDWI機械学習モデルPD-DWIを紹介する。
まずDWI信号に影響を及ぼす様々な生理的手がかりに生のDWIデータを分解し,臨床変数に加えて分解したデータをXGBoostモデルの入力特性として利用する。
NAC応答(BMMR2)課題の予測にBreast Multi-parametric MRIを用いたmp-MRIデータからのpCR予測に対する従来の機械学習手法と比較して,PD-DWIモデルの付加価値を実証した。
本モデルでは,挑戦テストセットのリーダーボード (0.8849 vs. 0.8397) における現在の最良の結果と比較して,曲線下面積(AUC)を大幅に改善する。
PD-DWIは、乳がんに対するNAC後のpCRの予測を改善し、全体的なmp-MRI取得時間を短縮し、造影剤注入の必要性をなくす可能性がある。
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