Predicción de respuesta al tratamiento tratamientos guiados por imágenes mediante aprendizaje automático: un ejemplo para el Trans-Arterial tratamiento de Carcinoma Hepatocelular
Summary
Tratamientos Intraarteriales son el estándar del cuidado para los pacientes con carcinoma hepatocelular que no pueden someterse a resección quirúrgica. Se propone un método para predecir la respuesta a estas terapias. La técnica utiliza información clínica, demográfica y proyección de imagen previas al procedimiento para entrenar modelos de aprendizaje de máquina capaces de predecir la respuesta antes del tratamiento.
Abstract
Tratamientos Intraarteriales son el estándar del cuidado para los pacientes con carcinoma hepatocelular que no pueden someterse a resección quirúrgica. El objetivo de este estudio fue desarrollar un método para predecir la respuesta al tratamiento intraarterial antes de la intervención.
El método proporciona un marco general para la predicción de los resultados antes de la terapia intrarterial. Se trata de agrupación de datos clínicos, demográficos y proyección de imagen a través de una cohorte de pacientes y utilizar estos datos para un modelo de aprendizaje de máquina del tren. El modelo de formación se aplica a nuevos pacientes para predecir su probabilidad de respuesta a la terapia intrarterial.
El método consiste en la adquisición y análisis de datos clínicos, demográficos e N pacientes que ya han experimentado terapias trans-arterial. Estos datos se analiza en discretas características (edad, sexo, cirrosis, grado de tumor mejora, etc.) y binarizados en valores verdadero/falso (p. ej., edad de 60, género masculino, realce del tumor más allá de un umbral fijado, etc.). Se eliminan características de varianza baja y características con asociaciones univariable baja con el resultado. Cada paciente tratado se etiqueta según si respondió o no respondió al tratamiento. Así, cada paciente formación está representado por un conjunto de características binarias y una etiqueta de resultado. Modelos de aprendizaje de máquina son entrenados utilizando N – 1 pacientes con pruebas en el paciente de la izquierda-hacia fuera. Este proceso se repite para cada uno de los N pacientes. Los modelos de N se calcula el promedio para llegar a un modelo final.
La técnica es extensible y permite la inclusión de características adicionales en el futuro. Es también un proceso generalizable que puede aplicarse a preguntas de la investigación clínica fuera de radiología intervencionista. La principal limitación es la necesidad de derivar características manualmente de cada paciente. Una forma moderna popular de aprendizaje automático llamado profundo aprendizaje no sufren de esta limitación, pero requiere más grandes conjuntos de datos.
Introduction
Pacientes con carcinoma hepatocelular que no son candidatos a cirugía se ofrecen terapias intra arterial1,2,3. No hay ninguna métrica única que determina si un paciente responderá a una terapia intra arterial antes de administra el tratamiento. El objetivo de este estudio fue demostrar un método que predice respuesta al tratamiento mediante la aplicación de métodos de aprendizaje automático. Tales modelos orientar a profesionales y pacientes al elegir si continuar con un tratamiento.
El protocolo implica un proceso reproducible para la capacitación y actualización de un modelo a partir de datos primarios del paciente (notas clínicas, datos demográficos, datos de laboratorio y proyección de imagen). Los datos se analizan inicialmente para características específicas, con cada paciente representado por un conjunto de características binarias y una etiqueta de destino de resultados binarios. La etiqueta de resultado se determina mediante un criterio de respuesta establecidos basados en la proyección de imagen para hepatocelular terapia4,5,6,7. Las características y las etiquetas meta se pasan al software de aprendizaje de máquina que aprende la correlación entre las características y los resultados bajo un específico modelo (regresión logística o bosque aleatorio)8,9,10de aprendizaje. Técnicas similares se han aplicado en radiología y en otras áreas de investigación del cáncer para el diagnóstico y tratamiento predicción11,12,13.
El método adapta a las técnicas de la informática al campo de la radiología intervencionista. Estudios de tradicional importancia en radiología intervencionista y medicina en general, se basan en análisis de mono-oligo-función o. Por ejemplo, el modelo para la enfermedad de hígado fase final incorpora cinco parámetros clínicos para evaluar el grado de enfermedad hepática. La ventaja del método propuesto es la posibilidad de añadir características liberalmente; 25 características se consideran en el análisis del ejemplo. Las características adicionales pueden agregarse como deseado.
La técnica puede aplicarse a otras intervenciones radiográficas que disponen de datos de imágenes pre y post intervención. Por ejemplo, los resultados después de tratamientos percutáneos podrían predecirse de manera similar. La principal limitación del estudio es la necesidad de características de cura manual para su inclusión en el modelo. Extracción de conservación y función de los datos es desperdiciador de tiempo para el médico y puede impedir la adopción clínica de tal modelos de aprendizaje de máquina.
Protocol
Representative Results
Discussion
Pacientes con carcinoma hepatocelular que no son candidatos para la resección quirúrgica se ofrecen terapias intra arteriales. Existen pocos métodos para determinar si un paciente responderá pre-tratamiento. Técnicas de evaluación después del tratamiento se basan en cambios en el tamaño del tumor o captación de contraste del tumor. Son los llamados criterios de respuesta, siendo más precisa la cuantitativa Asociación Europea para el estudio del criterio del hígado (qEASL). qEASL se basa en ambos volu…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
A.A. recibió apoyo financiero de la oficina de investigación del estudiante, escuela de medicina de Yale.
L.J.S. recibe subvenciones de los institutos nacionales de salud (NIH/NCI R01CA206180), Beca Postdoctoral de Leopoldina y la Rolf W. Guenther Foundation de Ciencias radiológicas (Aquisgrán, Alemania).
J.C. recibe subvenciones de los institutos nacionales de salud (NIH/NCI R01CA206180), Philips Healthcare y la Fundación israelo-alemana para la investigación científica y el desarrollo (Jerusalén, Israel y Neuherberg, Alemania); y becas de la Foundation de Guenther de Rolf W. de Ciencias radiológicas y la Charité Berlín Instituto programa de salud clínico científico (Berlín, Alemania).
J.S.D. y M.L. reciben subvenciones de los institutos nacionales de salud (NIH/NCI R01CA206180) y Philips Healthcare (Best, Holanda).
J.F.G. recibe subvenciones de los institutos nacionales de salud (NIH/NCI R01CA206180), Philips Healthcare, BTG (Londres, Reino Unido), Boston Scientific (Marlborough, Massachusetts) y Guerbet Healthcare (Villepinte, Francia)
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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