非裔美國人前列腺切除術后前列腺基質復發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的計算機衍生基質特征的圖像signature
一． 研究背景
數據顯示,在前列腺癌根治術后,有30%-40%的前列腺癌患者出現復發。盡管有證據表明在非裔美國人(AA)患者中存在獨特的,更具侵略性的前列腺癌表型,但是現有的用于復發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字化測量、人群特異表型,創建改進的模型來預測根治性前列腺切除術后的復發的能力。
二． 分析流程
三． 結果解讀
1． 患者數據集的臨床病理特征。
表1提供了患者數據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)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秩和檢驗沒有發現測試集和驗證集中臨床或人口統計學特征的分布差異。
表1:全數據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,每個樣本都經過泌尿生殖系統的病理檢查,用數字標注了代表性的癌變區域,用于本研究的定量組織形態學檢查(圖1A)。
使用先前基于卷積神經網絡開發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:數據集準備,分析和預后模型的構建。
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