Sci Rep :3D-MCN:预测肺结节是否为恶性的3D多尺度胶囊网络

2020-05-27 xiangting MedSci原创

利用CapsNet在生物医学领域的成功经验,这项研究提出了一种新型的肺结局恶性预测模型。

虽然目前在自动预测肺癌方面有所进展,但要达到高准确度仍具有挑战性。现有的解决方案主要是基于卷积神经网络(CNNs)的,这需要大量的训练数据。大多数CNN模型仅基于主结节区域,而不考虑周围的组织。预测肺结节是否为恶性,要取得高敏感性很难。此外,当最终目标是在临床实践中利用该模型时,应考虑到所使用技术的可解释性。胶囊网络(CapsNets)是一种新的和革命性的机器学习架构,旨在克服CNNs的缺点。利用CapsNet在生物医学领域的成功经验,这项研究提出了一种新型的肺结局恶性预测模型。

提出的框架被称为3D多尺度胶囊网络(3D-MCN),其设计独特,可从以下方面受益:(i)3D输入,提供结节的3D信息;(ii)多尺度输入,捕获结节的局部特征以及周围组织的特征,以及;(iii)基于CapsNet的设计,训练样本数量少。

在LIDC-IDRI数据集上进行验证时,该3D-MCN框架预测肺结节为恶性肿瘤的准确度高达93.12%,敏感性为94.94%,曲线下面积(AUC)为0.9641,特异性为90%。当患者被分类为恶性(即,至少检测到1个恶性结节)或非恶性时,该模型的准确度为83%,敏感性和特异性分别为84%和81%。

原始出处:

Parnian Afshar. 3D-MCN: A 3D Multi-scale Capsule Network for Lung Nodule Malignancy Prediction. Sci Rep. 14 May 2020.

本文系梅斯医学(MedSci)原创编译整理,转载需授权!

相关资讯

Chest:从不吸烟小细胞肺癌患者的临床和基因组学特征

与吸烟者相比,从不吸烟的SCLC患者具有独特的生物学特性。

老年女性,间断咳嗽5月余,请诊断!

老年女性,间断咳嗽5月余,请诊断!

Sci Rep:根据TCGA甲基化数据确定非小细胞肺癌的预后标记

这项研究建立了一种新型的甲基化标记,可以可靠地预测NSCLC患者的预后。

Thorax:肺癌筛查项目中,肺活量测定发现既往无COPD个体气流阻塞的患病率高

将肺活量测定纳入以社区为基础的靶向肺癌筛查项目是可行的,并且可以发现很多既往没有被诊断为COPD的气流阻塞个体。

Chest:电磁导航支气管镜诊断肺癌的敏感性和安全性

ENB诊断PPL患者是否为恶性肿瘤的安全性和敏感性高。

李峻岭教授:从临床实践到研究进展,全面基因组测序为晚期肺癌患者争取更多治疗机会

晚期肺癌是最早迈入精准治疗领域的瘤种,人们对于精准治疗理解不断加深的过程中充分认识到,精准诊断是精准治疗的基石。近年来,基因检测的发展为精准诊断与治疗奠定了坚实的基础,然而如何将基因检测手段用好是实践