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CT平扫的可解释性深度学习联合模型预测肺腺癌气腔播散
1
作者
张榕
刘子蔚
+6 位作者
林韵莹
康丽君
陈盔
孙毅
申可
包陈政任
胡秋根
《放射学实践》
北大核心
2025年第10期1248-1256,共9页
目的:预测肺腺癌气腔播散(STAS)对及时进行干预、选择合适的治疗方法和提高患者的生活质量具有重要意义。因此,开发一种术前模型预测肺腺癌STAS至关重要。方法:回顾性纳入2019年1月至2023年12月共4家医院经手术后病理诊断为肺腺癌患者68...
目的:预测肺腺癌气腔播散(STAS)对及时进行干预、选择合适的治疗方法和提高患者的生活质量具有重要意义。因此,开发一种术前模型预测肺腺癌STAS至关重要。方法:回顾性纳入2019年1月至2023年12月共4家医院经手术后病理诊断为肺腺癌患者689例,将HospitalⅠ和HospitalⅡ患者根据7:3随机比例分为训练组和内部验证组,HospitalⅢ和HospitalⅣ纳入为外部验证组Ⅰ和Ⅱ。采用ResNet-101为构架构建预测肺腺癌STAS的深度学习评分(DL-socre)。使用7种机器学习算法,包括逻辑回归(LR)、极端梯度增强(Xgboost)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、决策树(DT),k近邻(KNN)和人工神经网络(ANN)来区分STAS阴性和阳性。采用SHapley加性方法(SHAP)对模型进行可视化及解释。结果:对比7种不同的机器学习模型,最优联合模型(ANN模型)表现出最佳预测效能,在训练组和内部验证组中受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)分别为0.906(95%CI:0.873~0.936)和0.903(95%CI:0.855~0.944)。基于SHAP方法得出重要特征为DL-socre、分叶征、空泡征、微血管征。SHAP汇总图和蜜蜂图能够准确反映模型每个特征对单个预测的贡献度。两个外部验证组中AUC分别为0.841(95%CI:0.757~0.923)和0.882(95%CI:0.806~0.953),显示出令人满意的推广效果。结论:基于DL-socre和临床独立危险因素构建的联合模型(ANN模型)可以准确评估肺腺癌STAS,此外,SHAP可解释性技术增加了模型的透明度,可以直观显示特征重要性和决策过程,不仅提高了机器学习模型的可解释性,还为临床医生制定个性化治疗决策提供了辅助参考。
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关键词
肺腺癌
深度学习
体层摄影术
X线计算机
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职称材料
题名
CT平扫的可解释性深度学习联合模型预测肺腺癌气腔播散
1
作者
张榕
刘子蔚
林韵莹
康丽君
陈盔
孙毅
申可
包陈政任
胡秋根
机构
南方医科大学顺德医院/佛山市顺德区第一人民医院放射科
中南
大学
湘雅第三
医院
放射科
郴州市
第一
人民医院
放射科
南方医科大学
顺德
医院
/佛山市
顺德区
第一
人民医院
病理科
南方医科大学
顺德
医院
附属陈村
医院
/佛山市
顺德区
第一
人民医院
附属陈村
医院
放射科
出处
《放射学实践》
北大核心
2025年第10期1248-1256,共9页
基金
广东省医学科学技术研究基金项目(A2024112、A2024022)
南方医科大学顺德医院科研启动计划项目(SRSP2023003、SRSP2024013、SRSP2024032)、佛山市科技局项目(2320001006640、2220001005383)。
文摘
目的:预测肺腺癌气腔播散(STAS)对及时进行干预、选择合适的治疗方法和提高患者的生活质量具有重要意义。因此,开发一种术前模型预测肺腺癌STAS至关重要。方法:回顾性纳入2019年1月至2023年12月共4家医院经手术后病理诊断为肺腺癌患者689例,将HospitalⅠ和HospitalⅡ患者根据7:3随机比例分为训练组和内部验证组,HospitalⅢ和HospitalⅣ纳入为外部验证组Ⅰ和Ⅱ。采用ResNet-101为构架构建预测肺腺癌STAS的深度学习评分(DL-socre)。使用7种机器学习算法,包括逻辑回归(LR)、极端梯度增强(Xgboost)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、决策树(DT),k近邻(KNN)和人工神经网络(ANN)来区分STAS阴性和阳性。采用SHapley加性方法(SHAP)对模型进行可视化及解释。结果:对比7种不同的机器学习模型,最优联合模型(ANN模型)表现出最佳预测效能,在训练组和内部验证组中受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)分别为0.906(95%CI:0.873~0.936)和0.903(95%CI:0.855~0.944)。基于SHAP方法得出重要特征为DL-socre、分叶征、空泡征、微血管征。SHAP汇总图和蜜蜂图能够准确反映模型每个特征对单个预测的贡献度。两个外部验证组中AUC分别为0.841(95%CI:0.757~0.923)和0.882(95%CI:0.806~0.953),显示出令人满意的推广效果。结论:基于DL-socre和临床独立危险因素构建的联合模型(ANN模型)可以准确评估肺腺癌STAS,此外,SHAP可解释性技术增加了模型的透明度,可以直观显示特征重要性和决策过程,不仅提高了机器学习模型的可解释性,还为临床医生制定个性化治疗决策提供了辅助参考。
关键词
肺腺癌
深度学习
体层摄影术
X线计算机
Keywords
Adenocarcinoma of lung
Deep learning
Tomography,X-ray computed
分类号
R730.261.1 [医药卫生—肿瘤]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
R814.4 [医药卫生—影像医学与核医学]
R-056 [医药卫生]
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1
CT平扫的可解释性深度学习联合模型预测肺腺癌气腔播散
张榕
刘子蔚
林韵莹
康丽君
陈盔
孙毅
申可
包陈政任
胡秋根
《放射学实践》
北大核心
2025
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