非裔美國人前列腺切除術后前列腺基質復發(fā)的計算機衍生基質特征的圖像signature
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題目:非裔美國人前列腺切除術后前列腺基質復發(fā)的計算機衍生基質特征的圖像signature
一． 研究背景
數(shù)據(jù)顯示,在前列腺癌根治術后,有30%-40%的前列腺癌患者出現(xiàn)復發(fā)。盡管有證據(jù)表明在非裔美國人(AA)患者中存在獨特的,更具侵略性的前列腺癌表型,但是現(xiàn)有的用于復發(fā)風險預測的臨床模型并未考慮到腫瘤表型基于特定人群的變異。因此作者研究了腫瘤內基質數(shù)字化測量、人群特異表型,創(chuàng)建改進的模型來預測根治性前列腺切除術后的復發(fā)的能力。
二． 分析流程
三． 結果解讀
1． 患者數(shù)據(jù)集的臨床病理特征。
表1提供了患者數(shù)據(jù)集的臨床和病理特征�？偣�334例接受了前列腺癌根治術的前列腺癌患者被確定包括在本研究中。BCR(生化復發(fā))的平均時間約為3年,最后一次隨訪的平均時間約為5年。全部隊列的患者手術時大約60歲。通過Wilcoxon秩和檢驗沒有發(fā)現(xiàn)測試集和驗證集中臨床或人口統(tǒng)計學特征的分布差異。
表1:全數(shù)據(jù)集的臨床病理特征摘要
補充圖S2中提供了CONSORT式流程圖,描述了患者信息的處理流程:在三個不同的機構進行手術程序和樣品制備,每個樣本都經(jīng)過泌尿生殖系統(tǒng)的病理檢查,用數(shù)字標注了代表性的癌變區(qū)域,用于本研究的定量組織形態(tài)學檢查(圖1A)。
使用先前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)的深度學習方法對核核基質進行分割(圖1B)。其模式是輸出置信度圖,圖像中每一個像素點是基質中核的一部分的可能性(圖1C和D)。對這些概率圖進行閾值處理,并用于計算基質圖像特征(圖1E和F)�；|形態(tài)描述符用于訓練預后模型(圖1G),該模型可預測BCR風險評分(圖1H)。
圖1:數(shù)據(jù)集準備,分析和預后模型的構建。
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