Deep learning predicts the 1-year prognosis of pancreatic cancer patients using positive peritoneal washing cytology
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Peritoneal washing cytology (CY) in patients with pancreatic cancer is mainly used for staging; however, it may also be used to evaluate the intraperitoneal status to predict a more accurate prognosis. Here, we investigated the potential of deep learning of CY specimen images for predicting the 1-year prognosis of pancreatic cancer in CY-positive patients. CY specimens from 88 patients with prognostic information were retrospectively analyzed. CY specimens scanned by the whole slide imaging device were segmented and subjected to deep learning with a Vision Transformer (ViT) and a Convolutional Neural Network (CNN). The results indicated that ViT and CNN predicted the 1-year prognosis from scanned images with accuracies of 0.8056 and 0.8009 in the area under the curve of the receiver operating characteristic curves, respectively. Patients predicted to survive 1 year or more by ViT showed significantly longer survivals by Kaplan-Meier analyses. The cell nuclei found to have a negative prognostic impact by ViT appeared to be neutrophils. Our results indicate that AI-mediated analysis of CY specimens can successfully predict the 1-year prognosis of patients with pancreatic cancer positive for CY. Intraperitoneal neutrophils may be a novel prognostic marker and therapeutic target for CY-positive patients with pancreatic cancer.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep learning predicts the 1-year prognosis of pancreatic cancer patients using positive peritoneal washing cytology
- Date Crossref
- 02/08/2024
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Tohoku University Department of Investigative Pathology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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RIKEN Center for Advanced Intelligence Project pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tohoku University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Nippon Medical School Hospital Department of Urology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Kitasato Institute Hospital Department of Pathology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Kitasato University Department of Pathology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pathology Informatics Team pays non établi dans la noticeInstitution
Department of Investigative Pathology — Tohoku University, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project et Tohoku University Hospital, avec 4 autres affiliations.
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