Prevendo a resposta do tratamento para terapias guiada por imagem utilizando aprendizado de máquina: um exemplo para o Trans-Arterial tratamento do Carcinoma hepatocelular
Summary
Intra-arterial terapias são o padrão de atendimento para pacientes com carcinoma hepatocelular, que não se submetem a ressecção cirúrgica. Propõe-se um método de previsão de resposta a essas terapias. A técnica utiliza informações clínicas, demográficas e de imagem pré-processuais para treinar modelos de aprendizagem de máquina capazes de prever a resposta antes do tratamento.
Abstract
Intra-arterial terapias são o padrão de atendimento para pacientes com carcinoma hepatocelular, que não se submetem a ressecção cirúrgica. O objetivo deste estudo foi desenvolver um método para prever a resposta ao tratamento intra-arterial antes da intervenção.
O método fornece um quadro geral para prever os resultados antes da terapia intra-arterial. Envolve pool de dados clínicos, demográficos e de imagem através de uma coorte de pacientes e usar esses dados para treinar um modelo de aprendizagem de máquina. O modelo treinado é aplicado aos novos pacientes para prever a probabilidade de resposta à terapia intra-arterial.
O método implica a aquisição e análise de dados clínicos, demográficos e da imagem latente de N pacientes que já tenham sido submetidos a terapias de trans-arterial. Estes dados são analisados em discretas características (idade, sexo, cirrose, grau de aprimoramento de tumor, etc.) e binarized em valores verdadeiro/falso (por exemplo, a idade mais de 60, sexo masculino, realce do tumor para além de um limiar definido, etc.). Características de baixa-variância e características com baixa univariada associações com o resultado são removidas. Cada paciente tratada é rotulado de acordo com se eles responderam ou não respondeu ao tratamento. Cada paciente de formação, portanto, é representado por um conjunto de características binárias e um rótulo de resultado. Modelos de aprendizagem de máquina são treinados usando N – 1 pacientes com testes sobre o paciente da esquerda-para fora. Este processo é repetido para cada um dos pacientes N . Os modelos de N são em média para chegar a um modelo final.
A técnica é extensível e permite a inclusão de recursos adicionais no futuro. É também um processo generalizável que pode ser aplicado às perguntas de pesquisa clínica fora da radiologia intervencionista. A principal limitação é a necessidade de derivar características manualmente de cada paciente. Uma popular forma moderna de aprendizado de máquina, chamado profunda aprendizagem não sofre essa limitação, mas exige maior datasets.
Introduction
Pacientes com carcinoma hepatocelular, que não são candidatos cirúrgicos são oferecidos terapias intra-arterial1,2,3. Não há nenhuma única métrica que determina se um paciente responderá a uma terapia intra-arterial, antes que o tratamento é administrado. O objetivo deste estudo foi demonstrar um método que prediz a resposta do tratamento através da aplicação de métodos de aprendizado de máquina. Esses modelos fornecem orientações para médicos e pacientes quando escolher se deseja prosseguir com um tratamento.
O protocolo implica um processo reprodutível para treinar e atualizar um modelo a partir de dados primários do paciente (notas clínicas, demografia, dados laboratoriais e imagem). Os dados inicialmente analisados para características específicas, com cada paciente, representada por um conjunto de recursos binários e um rótulo de destino resultado binário. O rótulo de resultado é determinado usando um critério estabelecido resposta baseada em imagem para hepatocelular terapia4,5,6,7. As características e destino rótulos são passados para o software de aprendizagem de máquina que aprende o mapeamento entre recursos e resultados sob um determinado modelo (regressão logística ou floresta aleatória)8,9,10de aprendizagem. Técnicas similares foram aplicadas em radiologia e outras áreas de pesquisa do câncer para diagnóstico e tratamento previsão11,12,13.
O método adapta-se a técnicas de informática para o campo da radiologia intervencionista. Estudos de significado tradicional em radiologia intervencionista e medicina em geral, dependem de análises mono – ou oligo-recurso. Por exemplo, o modelo para doença de fígado do extremidade-estágio incorpora cinco clínicas métricas para avaliar a extensão da doença hepática. A vantagem do método proposto é a capacidade de adicionar características liberalmente; Vinte e cinco características são consideradas na análise do exemplo. Recursos adicionais podem ser adicionados como desejado.
A técnica pode ser aplicada a outras intervenções radiográficas onde os dados de imagem pré e pós-intervenção estão disponíveis. Por exemplo, os resultados a seguir tratamentos percutâneas poderiam ser previstos de forma semelhante. A principal limitação do estudo é a necessidade de recursos de cura manual para inclusão no modelo. Curadoria e recurso de extração de dados é demorada para o praticante e pode impedir a clínica adoção de tal modelos de aprendizagem de máquina.
Protocol
Representative Results
Discussion
Pacientes com carcinoma hepatocelular, que não são candidatos à ressecção cirúrgica são oferecidos terapias intra-arterial. Existem alguns métodos para determinar se um paciente responderá pre-tratamento. Técnicas de avaliação pós-tratamento dependem de mudanças no tamanho do tumor ou captação de contraste do tumor. Estes são chamados critérios de resposta, sendo o mais exato quantitativo Associação Europeia para o estudo do critério do fígado (qEASL). qEASL depende de ambos volumétrico e …
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
A.A. receberam financiamento de apoio o escritório de pesquisa estudantil, escola de medicina de Yale.
L.J.S. recebe subsídios de Leopoldina Postdoctoral Fellowship, o National Institutes of Health (NIH/ICN R01CA206180) e o Rolf W. Guenther Foundation de Ciências radiológicas (Aachen, Alemanha).
J.C. recebe subvenções da Philips Healthcare, o National Institutes of Health (NIH/ICN R01CA206180) e a Fundação alemã-israelense para investigação científica e desenvolvimento (Jerusalém, Israel e Neuherberg, Alemanha); e bolsas de estudo da W. Rolf Guenther Foundation de Ciências radiológicas e o Charite Berlim Instituto de saúde cientista programa clínico (Berlim, Alemanha).
J.S.D. e M.L. recebem subvenções do National Institutes of Health (NIH/ICN R01CA206180) e Philips Healthcare (melhor, Países Baixos).
J.F.G. recebe subvenções do National Institutes of Health (NIH/ICN R01CA206180), Philips Healthcare, BTG (Londres, Reino Unido), Boston Scientific (Marlborough, Massachusetts) e Guerbet Healthcare (Villepinte, França)
Materials
| Computer workstation | N/A | N/A | Intel Core 2 Duo or higher CPU at 2.0 GHz; 4 GB or more system memory; POSIX-compliant operating system (Linux or Mac OS) or Microsoft Windows 7; User permissions for executing programs and saving files |
| Anaconda Python 3 | Anaconda, Inc. | Version 3.6 | Python 3 system and libraries packaged for scientists and researchers |
| DICOM to NIfTI | NeuroImaging Tools & Resources Collaboratory | Version 1.0 (4/4/2018 release) | Standalone program for converting DICOM imaging files to NIfTI format |
| Sublime Text Editor | Sublime HQ Pty Ltd | Version 3 (Build 3143) | Text-editor for writing Python code |
| Required Python Libraries | N/A | Version 3.2.25 (nltk) Version 0.19.1 (scikit-learn) |
Natural Language Toolkit (nltk) Scikit-learn |
| ITK-SNAP | N/A | Version 3.6.0 | Optional toolkit for performing segmentation of organ systems in medical images. |
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