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MRI‐Based 2.5D Multi‐Instance Deep Learning for Differentiating Pathological Subtypes of Brain Metastases From Lung Cancer

医学 肺癌 逻辑回归 接收机工作特性 病态的 人口 置信区间 统计显著性 无线电技术 癌症 试验装置 放射科 内科学 肿瘤科 深度学习 人工智能 肺 校准 临床实习 集合(抽象数据类型) 考试(生物学) 统计分析 临床意义 核医学 单中心 病理
作者
Jinling Zhu,Cairui Liu,Li Zou,Ruizhe Xu,Xin Xie,Tian Ye,Long Jiang Zhang,Bo Zhang
出处
期刊:Journal of Magnetic Resonance Imaging [Wiley]
标识
DOI:10.1002/jmri.70588
摘要

BACKGROUND: Distinct treatment strategies for small-cell lung cancer (SCLC) and non-small-cell lung cancer (NSCLC) brain metastases require accurate noninvasive subtyping. PURPOSE: To develop and externally validate a biparametric MRI-based 2.5D multi-instance learning (MIL) deep learning (DL) model for discriminating SCLC from NSCLC brain metastases, with performance compared against clinical, radiomics, and 3D-DL models. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: This study included 366 patients from four institutions. Center 1 provided the training set (n = 199; mean age, 63.88 ± 10.79 years; 72.36% male) and an internal tuning set (n = 85; mean age, 64.73 ± 9.53 years; 67.06% male). Centers 2-4 were pooled into a single external test set (n = 82; mean age, 62.26 ± 10.60 years; 63.41% male). FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 1.5 T and 3.0 T; contrast-enhanced T1-weighted imaging and fluid-attenuated inversion-recovery imaging. ASSESSMENT: The 2.5D-MIL model was benchmarked against clinical, radiomics, and 3D-DL models and evaluated on internal tuning and pooled external test sets. STATISTICAL TESTS: Shapiro-Wilk, Student's t-test, Mann-Whitney U, chi-square, univariable and multivariable logistic regression, and DeLong tests were used. Performance measures included the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) with 95% confidence intervals and classification and calibration metrics. Statistical significance was defined as two-sided p < 0.05. RESULTS: In the internal tuning set, AUCs were 0.842 (2.5D-MIL), 0.740 (clinical), 0.710 (radiomics), and 0.747 (3D-DL). In the external test set, AUCs were 0.826 (2.5D-MIL), 0.826 (clinical), 0.696 (radiomics), and 0.664 (3D-DL). Differences between 2.5D-MIL and the clinical (p = 1.000), radiomics (p = 0.139), and 3D-DL (p = 0.119) models were not significant. DATA CONCLUSION: The MRI-based 2.5D-MIL model showed potential for noninvasive differentiation of SCLC from NSCLC brain metastases. Larger prospective studies are needed before clinical use. EVIDENCE LEVEL: 3. TECHNICAL EFFICACY: Stage 2.
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