RésuméBackground Objektif entèlijans atifisyèl la nanSikatris nan ren(AIRS) etid se pou devlope machin aprann zouti pou noninvasive quantification defibwoz rensoti nan analiz imaj. Metòd Nou te fè yon analiz retrospektiv nan pasyan ki te gen youn oswa plizyè analiz tomografi òdinatè (CT) nan vant 6 mwa apre yonbyopsi ren. Kowòt final la te gen ladan 152 CT analiz ki soti nan 92 pasyan, ki gen ladan imaj 300 ren natif natal ak 76.transplantasyon ren. De diferan konvolusyonrezo neral(nivo tranch ak klasifikasyon nivo voxel) yo te teste pou diferansye grav kont modere/modere.fibwoz ren($50% kont, 50%).Fibwoz entèstisyèlak nòt atrofi tubulaires debyopsi renrapò yo te itilize kòm verite tè. Rezilta De modèl aprantisaj machin yo demontre menm valè prediksyon pozitif ({{0}}.886 kont 0.935) ak presizyon (0.831 kont 0.879). Konklizyon An rezime, algoritm aprantisaj machin yo se yon zouti dyagnostik pwomèt ki pa anvayisanquantifier fibwoz rensoti nan analiz CT. Itilite klinik zouti prediksyon sa yo, an tèm de evite byopsi ren ak risk senyen ki asosye nan pasyan ki gen fibwoz grav, rete yo dwe valide nan esè klinik potansyèl yo.
KONBIEN TAN SA PRAN POU CISTANCHE TRAVAY POU PASYAN REN?
Entwodiksyon
Ltrason-gide byopsi ren perkutane rete estanda nan swen lè dyagnostik la istolojik bezwen gide jesyon an nan proteinuria, ematuri mikwoskopik, rejè transplantasyon, oswa malfonksyònman ren san rezon (1,2). Degre fibwoz ren oswa gravite CKD souvan enkoni nan moman byopsi ren (3). Yon byopsi ren ki revele fibwoz grav (.50%) ka klarifye dyagnostik maladi a men li pa gen anpil chans pou chanje jesyon klinik epi mete pasyan yo riske senyen ki gen rapò ak pwosedi a (4). Konplikasyon apre byopsi yo varye ant ematuri pasajè ak emoraji ki menase lavi epi yo gen rapò ak faktè risk ki gen ladan tansyon wo, laj avanse, anemi, konte plakèt ki ba, fonksyon ren redwi, ak anomali emostaz (5). Yon dènye meta-analiz 118,064 byopsi ren ki te gide ak ultrason rapòte pousantaj ensidan pou transfizyon san, entèvansyon anjyografik, ak lanmò nan 2%, 0.3%, ak 0.06%, respektivman (6).
Evalye severite CKD se kritik lè w ap konsidere risk ak benefis nan yon byopsi ren, men zouti ki pa anvayisan pou evalye degre fibwoz yo soudevlope (7). Etid ki te eksplore teknik ultrason (ki gen ladan imaj vitès vag taye, elastografi pasajè, elastografi an tan reyèl, sonografi Doppler, ak souch kortikomedullary ultrason) te note korelasyon enkonsistan ak degre nan fibwoz sou istoloji ren (3,8,9). Anplis de sa, metòd sa yo depann fòtman sou faktè ekstèn, tankou san presyon, pwa ren, pwa kò, ak fòs transducer aplike a, san nou pa mansyone segondè varyab intra- ak entè-observer (3). Yon rapò resan te jwenn yon korelasyon sere antgwosè ren yo detèmine ak ultrason ak fonksyon ren estime (eGFR) men li pa t evalyerenfibwoz(10). Kirpalani et al. rapòte ke elastografi D 'sonans mayetik te pwomèt an tèm de korelasyon nòt rèd ak fibwoz ren (11), men li pa t eksplore zouti aprantisaj machin kòm yon mwayen pou optimize presizyon prediksyon.
Computed Tomography (CT) pèmèt D 'wo rezolisyon nan tisi ren ak ekspoze minimòm radyasyon nan pasyan an (7). Teknoloji aprantisaj machin nan konbinetion ak CT D se yon avni pwomèt pou non anevalyasyon pwogrese nan renfibrosis, olye de aktyèl laestanda swen istolojik. Pwofondè aprantisaj konvolusyonèlrezo neral (CNN) se yon nouvo fòm aprann machining, ki ka izole modèl ki enpòtan soti nan litoloji, imaj, oswa lòt done klinik ki itil pou maladi
karakterizasyon (12,13). Teknoloji CNN pou dyagnostik yo te eksplore nan yon varyete de anviwònman, sòti nan emoraji entrakranyen ak kansè nan nemoni akapendisit (14-17).
Objektif etid Artificial Intelligence in Renal Scarring (AIRS) se pou devlope zouti CNN pou quantifier fibwoz ren kòm yon altènatif dyagnostik asistans òdinatè pou byopsi ren. De algorithm CNN (nivo tranch ak klasifikasyon nivo voxel) te fòme pou analize imaj CT nan ren natif natal ak transplantasyon pou klasifye degre fibwoz la, ki baze sou nòt fibwoz tè-verite ki soti nan byopsi ren nan menm pasyan yo. Nan analiz pilòt sa a, nou konsantre sou delimitasyon fibwoz modere / modere kont grav (, 50% kont $ 50%) kòm yon dikotomi ki enpòtan nan klinik ki ka itil pou yon nefrolojis k ap konsidere byopsi ren pou pasyan yo. Nou demontre ke algoritm CNN yo ka diferansye fibwoz ren grav ak modere ak yon wo degre de presizyon.
Materyèl ak Metòd
Baz done Pasyan Sa a se te yon analiz retrospektiv nan byopsi ren ki te fèt nan University of California Irvine Medical Center ant 2014 ak 2019. Nou idantifye pasyan ki gen $1 analiz CT nan vant ki te konplete nan lespas 6 mwa apre byopsi ren an. Apre premye tès depistaj sistèm dosye medikal la, 42 pasyan ki te sibi imaj yo te eskli pou rezon sa yo: CT eskanè ki te fèt andeyò peryòd enklizyon an (.6 mwa apati dat byopsi, n53); D nan vant sonorite mayetik men pa gen okenn CT yo jwenn nan sistèm nan (n56); pasyan inadvèrtans sote nan pwosesis la anotasyon (n52); ren natif natal pa segmenté nan yon pasyan ki te sibi yon transplantasyon (n51); eskanè bon jan kalite ki ba ak zafè pyès ki nan konpitè (n51); ak etid imaj deyò ki pa te estoke nan achiv yo imaj alontèm (n529). Yo te telechaje rès 152 CT analiz ki soti nan 92 pasyan yo epi yo te ekstrè volim rekonstwi nan tisi mou axial pou plis analiz. Majorite analiz CT yo (79%) te fèt san kontras nan venn; Yo te fè 129 analiz sou yon eskanè Philips, 22 sou yon eskanè Siemens, ak youn sou yon eskanè GE Medical Systems.
Yon patolojis (JEZ) revize yon seleksyon o aza nan pasyan yo konfime degre nan fibwoz te byen dokimante nan rapò byopsi ren. Nan pasyan discordan, yon dezyèm patolojis revize glisad yo pou detèmine verite tè a (gade Rekonesans). Ground-verite degre nan fibwoz ren ki soti nan rapò byopsi yo te trete kòm yon rezilta binè: modere / modere kont grav (fibwoz entèrstisyèl ak atrofi tubulaires, 50% kont $ 50%). Reyon natif natal nan analiz CT soti nan pasyan ki te transplante'tèt yo te otomatikman nòt kòm fibwoz grav. Demografik ak kondisyon komorbid yo te konpile nan yon baz done REDCap, epi yo te jwenn aksè nan imaj CT jan sa dekri anba a. Tout pwosedi rechèch yo te apwouve pa University of California Irvine Institutional Review Board.
Annotation
Yo te transfere analiz CT yo soti nan Sistèm Achiv Foto ak Kominikasyon lopital nou an nan yon baz done ki an sekirite anndan kay la. Yo te itilize yon zouti koutim pwopriyetè ki baze sou entènèt pou kreye yon mask binè ki gen twa dimansyon pou verite tè a ki koresponn ak ren dwa ak gòch natif natal yo, ak nenpòt transplantasyon ren, si yo prezan. Zouti annotasyon an te aplike kòm yon sèvis piblik senp bwòs san okenn fonksyonalite papòt oswa avanse kontou. De etidyan chèchè (HRT, KAPR) te sèvi kòm annotatè prensipal yo, ak yon radyològ ansyen (PDC) answit revize chak pasyan ak rejyon rafine nan anotasyon enterè kote sa nesesè.
Pwosesis imaj
Sèvi ak mask volim ren yo kòm yon modèl, yo koupe chak ren epi pran echantiyon yo nan yon volim voxel izotwòp 96 3 96396. Opera réchantillonnage sa asyon te oblije asire tout antre modèl yo te nan menm gwosè matris la ak akomode limit yo nan memwa inite pwosesis grafik. Bay volim yo tepremye koupe nan ren yo dwa ak gòch, e ke ren yo konstitye sèlman yon ti pòsyon nan volim orijinal la CT, gwosè voxel final yo rèsampioned yo te menm jan an nan res.solisyon ak done orijinal yo. Lè sa a, chak volim koupe yo te nòmalize pa koupe tout valè voxel nan yon seri de 2150 a 250 Inite Hounsfield ak echèl pa yon faktè 1:50. Nenpòtyon sèl egzamen nan seri done sa a ka genyen jiska twa ren koupe endividyèl yo itilize pou fòmasyon algorithm: (natif natal) agoch, (natif natal) adwat, ak transplantasyon. Pou nenpòt timoun endividyèlney, yo te itilize yon total de 96 imaj ki genyen de dimansyon (2D) (ki gen gwosè 96396) pou fòmasyon.
Apwòch CNN
De diferan koutim 2D CNN rezo yo te teste ak konpare, yo diferansye grav ak fibwoz ren modere / modere. Premye algorithm a se yon estanda mondyalslice-by-slice CNN classifier, ki fèt pou predi youn nan twa kategori mityèlman eksklizif pou chak imaj 2D: pa gen ren, fibwoz modere/modere, ak fibwoz grav. Ladezyèm algorithm se yon klasifikasyon CNN nivo pixel ki aplike atravè yon achitekti U-Net totalman konvolusyonèl pou fè similtane segmantasyon ak klasifikasyon. Nan
tou de modèl, klasifikasyon final la inyore tranch oswa voxels san ren, ak yon règ majorite total sou prediksyon ki rete yo. Tou de algoritm yo aplikelè l sèvi avèk dènye achitekti rezo squeeze-and-excitation, modèl ki pi wo nan ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge an 2017 (18).Apwòch rezo squeeze-and-excitation pèmèt rezo yo adapte rekalibrasyon repons karakteristik chanèl ki gen bon konprann ki baze sou diferan opinyon modèl lè yo aprann.
Entèdepandans ant chanèl yo (Figi 1).
Figi 1.|Map prediksyon ki te pwodwi pa algorithm aprantisaj pwofon ki idantifye zòn nan sispèk fibwoz "grav" nan ren an. Soti nan goch a dwat, ren ki soti nan nòmal rive nan fibwoz grav yo montre ak degre pwogresif nan estimasyon parenchyma fibrotik. Prediksyon final nòmal softmax mwayèn pou tout ren yo montre nan ranje anba a, ki sòti nan 0.0 rive nan 0.2; 0.2–0.4;{{0}}.4–0.6; 0.6–0.8; ak 0.8–1.0.
Klasifikasyon mondyal tranch pa tranch
Klasifikasyon CNN mondyal la se yon achitekti koutim ki sòti nan VGG ki aplike ak modil eksitasyon peze nan chak kouch. D 'modèl la se yon sèl 2D (96396) tranchak pwodiksyon modèl la se yon vektè logit twa eleman ki reprezante yon prediksyon twa klas. CNN a konsiste de kat blòk konvolusyon, kote chak blòk defini kòm yon 333konvolusyon, nòmalizasyon pakèt, ak ReLU repete twa fwa nan total. Sousampling fèt nan fen chak blòk atravè yon konvolusyon ak yon stride de. Apre
kat blòk konvolusyon (12 kouch), kat karakteristik final la aplati epi yo itilize kòm yon opinyon nan yon sèl kouch konplètman konekte.
Voxel-Nivo Klasifikasyon
Klasifikasyon CNN nan nivo voxel se yon achitekti U-Netderived koutim ki aplike ak modil eksitasyon peze nan chak kouch (19). D 'modèl la se yon sèl 2D (96396) tranch ak pwodiksyon modèl la se yon sèl mask segmantasyon 2D (96396) ak yon prediksyon twa klas nan chak kote voxel. CNN a konsiste de kat blòk konvolusyon kontra, kote chak blòk defini kòm yon konvolusyon 333, nòmalizasyon pakèt, ak Leaky ReLU repete twa fwa total. Sousampling fèt nan fen chak blòk atravè yon konvolusyon ak yon stride de. Apre kat blòk konvolusyon (12 kouch), operasyon yo ranvèse atravè yon achitekti rezo ki idantik, ak ranplasman konvolusyon stridden (sub-echantiyon) ak transpozisyon konvolusyonèl (upsampling).
Aplikasyon rezo neral
Yo itilize yon fonksyon pèt crossentropy softmax pou optimize tou de modèl yo. Optimizasyon te fèt lè l sèvi avèk teknik Adam (20) ak pousantaj dekonpozisyon eksponansyèl, b1, ak b2, metejiska {{0}}.9 ak 0.999, respektivman. Yo fikse pousantaj aprantisaj la sou 131023. Gwosè pakèt la fikse sou uit, ak yon total 25,000 iterasyon fòmasyon. Xavier nòmalizasyon itilize pou inisyalizepwa yo anvan fòmasyon (21). Kòd algorithm te ekri nan Python 3.6, TensorFlow 2.1.0 bibliyotèk, ak Keras 1.0.8 bibliyotèk. Rezo a resevwa fòmasyon sou gwoup inite pwosesis grafik anndan nou an, ki gen 48 Nvidia GeForce RTX 2080 Ti ak 12 GeForce RTX Titans. An mwayèn, klasifikasyon mondyal la te antrene pou 30 minit pou chak eksperyans, tandiske klasifikasyon ki baze sou voxel te fòme pou 2-4 èdtan pou chak eksperyans.
Evalyasyon
Yo te itilize yon estrateji kwa-validasyon senk fwa pou evalye pwosesis fòmasyon an. Malgre ke jiska twa ren diferan nan chak pasyan yo te trete endividyèlman pandan lapwosesis fòmasyon, tout volim ki soti nan yon sèl pasyan yo stratifye nan menm gwoup la kwa-validasyon yo anpeche flit done. Dataset la te divize 80:20 ak Lè sa a, resevwa fòmasyon sou la80%, tandiske lòt 20% yo te itilize pou validation. Fòmasyon an te repete senk fwa total ak diferan divize 80:20 jiskaske tout seri done a te konplètman valide.
Anplis eksperyans sou tout kowòt done yo, yo te fè analiz sou-kowòt adisyonèl pou evalye potansyèl varyab konfonn. Stratifikasyon te aplikebaze sou estati kontras nan venn ak esklizyon nan ren natif natal atwofik nan pasyan ki te resevwa yon transplantasyon. Anplis de sa, pou evalye jeneralizasyon modèl, models ki te antrene sèlman nan Philips ak GE eskanè yo te valide sèlman ak done ki soti nan eskanè Siemens.
Estatistik
Objektif etid nou an se te fè distenksyon ant fibwoz modere/modere ak fibwoz grav sou imaj CT ren. Règ majorite yo te itilize nan tou de apwòch (global tranch pa tranchak voxel ki baze sou) pou detèmine gravite a nanfibrosis.Pou evalye pèfòmans ant de apwòch yo,presizyon, sansiblite, spesfivil, valè prediksyon pozitif(PPV), ak valè prediksyon negatif (NPV) yo te kalkulated ak konpare. Zòn ki anba reseptè a operekoub (AUC) te tou kalkile pa varye softmax lapapòt nòt pou lafibrosis classifikasyon ak rezilta akoub trase pou tou de apwòch yo konpare. Deskripsyonestatistik yo rapòte kòm mwayen6SD.
