Improving Deep Learning Models for Pediatric Low-Grade Glioma Tumours Molecular Subtype Identification Using MRI-based 3D Probability Distributions of Tumour Location.
Purpose: Pediatric low-grade gliomas (pLGG) are the most common brain tumour in children, and the molecular diagnosis of pLGG enables targeted treatment. We use MRI-based Convolutional Neural Networks (CNNs) for molecular subtype identification of pLGG and augment the models using tumour location pr...
| Publicado en: | Canadian Association of Radiologists Journal Vol. 76; no. 2; pp. 313 - 324 |
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| Autores principales: | , , , , , , |
| Formato: | diagnostic images equations & formulas research tables/charts Journal Article |
| Publicado: |
Sage Publications Inc.
May2025
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Khalvati, Farzad affil: Division of Neuroradiology, Department of Diagnostic & Interventional Radiology, The Hospital for Sick Children (SickKids), Toronto, ON, Canada sug: subj: Brain Neoplasms Diagnosis Glioma Diagnosis Molecular Imaging Methods Deep Learning Prediction Models Neoplasm Grading Magnetic Resonance Imaging Utilization Imaging, Three-Dimensional Probability Neoplasms by Site Diagnosis Human Funding Source Male Female Child Retrospective Design Record Review Neuroradiography ROC Curve T-Tests Descriptive Statistics Confidence Intervals Machine Learning Childhood Neoplasms Child: 6-12 years Male Female ab: Purpose: Pediatric low-grade gliomas (pLGG) are the most common brain tumour in children, and the molecular diagnosis of pLGG enables targeted treatment. We use MRI-based Convolutional Neural Networks (CNNs) for molecular subtype identification of pLGG and augment the models using tumour location probability maps. Materials and Methods: MRI FLAIR sequences of 214 patients (110 male, mean age of 8.54 years, 143 BRAF fused and 71 BRAF V600E mutated pLGG tumours) from January 2000 to December 2018 were included in this retrospective REB-approved study. Tumour segmentations (volumes of interest—VOIs) were provided by a pediatric neuroradiology fellow and verified by a pediatric neuroradiologist. Patients were randomly split into development and test sets with an 80/20 ratio. The 3D binary VOI masks for each class in the development set were combined to derive the probability density functions of tumour location. Three pipelines for molecular diagnosis of pLGG were developed: location-based, CNN-based, and hybrid. The experiment was repeated 100 times each with different model initializations and data splits, and the Areas Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) was calculated, and Student's t -test was conducted. Results: The location-based classifier achieved an AUROC of 77.9, 95% confidence interval (CI) (76.8, 79.0). CNN-based classifiers achieved an AUROC of 86.1, 95% CI (85.0, 87.3), while the tumour-location-guided CNNs outperformed the other classifiers with an average AUROC of 88.64, 95% CI (87.6, 89.7), which was statistically significant (P -value.0018). Conclusion: Incorporating tumour location probability maps into CNN models led to significant improvements for molecular subtype identification of pLGG. Objectif : Le gliome de bas grade est le type de tumeur au cerveau le plus courant chez l'enfant. Son diagnostic moléculaire permet un traitement ciblé. Nous avons recours à des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) afin de déterminer le sous-type moléculaire de gliome à partir d'une IRM, et nous améliorons les modèles au moyen de cartes de probabilité de localisation des tumeurs. Matériel et méthodes : Des séquences d'IRM de type FLAIR (fluid-attenuated inversion recovery) de 214 patients (110 hommes, âge moyen de 8,54 ans; 143 gliomes porteurs d'une fusion de BRAF et 71 gliomes porteurs d'une mutation V600E de BRAF), prises entre janvier 2000 et décembre 2018, ont été utilisées dans le cadre de cette étude rétrospective approuvée par le CÉR. Les segmentations des tumeurs (volumes d'intérêts, VOI) ont été fournies par un fellow en neuroradiologie pédiatrique, et vérifiées par un neuroradiologiste spécialisé en pédiatrie. Les patients ont été divisés de façon aléatoire en deux ensembles : « développement » et « test », selon un ratio de 80/20. Les masquages 3D binaire des VOI de chaque classe de l'ensemble « développement » ont été combinés afin d'obtenir des fonctions de probabilité d'emplacement des tumeurs liée à la densité. Trois pipelines de diagnostic moléculaire de gliome de bas grade chez l'enfant ont été mis au point : diagnostic fondé sur l'emplacement, diagnostic fondé sur les CNN, et diagnostic hybride. L'expérience a été répétée 100 fois, chacune au moyen de modèles d'initialisation et de divisions des données différentes. L'aire sous la courbe de fonction d'efficacité du récepteur (AUROC) a été calculée, et le test de Student a été réalisé. Résultats : Le trieur fondé sur l'emplacement a obtenu une AUROC de 77,9 et un intervalle de confiance (IC) de 95 % (76,8 - 79,0). Le trieur fondé sur les CNN a obtenu une AUROC de 86,1 et un IC de 95 % (85,0 - 87,3). Le trieur hybride a surpassé les autres trieurs; son AUROC moyenne était de 88,64, avec un IC de 95 % (87,6 - 89,7), ce qui est significatif sur le plan statistique (P = 0,0018). Conclusion : L'incorporation de cartes de probabilité d'emplacement des tumeurs dans des modèles de CNN a permis d'améliorer de manière significative la détermination des sous-types moléculaires des gliomes de bas grades chez l'enfant. pubtype: Academic Journal doctype: diagnostic images equations & formulas research tables/charts Journal Article ougenre: Article language: English refInfo: holdings: @attributes: islocal: N |
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