Using Multiparametric MRI with Optimized Synthetic Correlated Diffusion Imaging to Enhance Breast Cancer Pathologic Complete Response Prediction

要約

2020年には、世界中で685,000人が乳がんによる死亡とされており、革新的で効果的な乳がん治療の重要な必要性が浮き彫りになっています。
術前化学療法は、大きな腫瘍を縮小させ、病理学的完全寛解に導く効果があるため、乳がんの有望な治療戦略として最近人気が高まっています。
しかし、術前化学療法を推奨する現在のプロセスは、固有の偏見と重大な不確実性を含む医療専門家の主観的な評価に依存しています。
合成相関拡散イメージング (CDI$^s$) から抽出された体積深部放射線特徴を利用した最近の研究では、非侵襲性乳がんの病理学的完全奏効予測における大きな可能性が実証されました。
この研究は、前立腺癌の描写のためのCDI$^s$の最適化による肯定的な結果に触発され、乳癌の病理学的完全寛解予測を強化するための最適化されたCDI$^s$の適用を調査する。
最適化されたCDI$^s$と拡散強調画像法(DWI)を融合したマルチパラメトリックMRIを使用することで、以前に報告されたものより5.5%以上高い、93.28%のリーブワンアウト相互検証精度が得られました。

要約(オリジナル)

In 2020, 685,000 deaths across the world were attributed to breast cancer, underscoring the critical need for innovative and effective breast cancer treatment. Neoadjuvant chemotherapy has recently gained popularity as a promising treatment strategy for breast cancer, attributed to its efficacy in shrinking large tumors and leading to pathologic complete response. However, the current process to recommend neoadjuvant chemotherapy relies on the subjective evaluation of medical experts which contain inherent biases and significant uncertainty. A recent study, utilizing volumetric deep radiomic features extracted from synthetic correlated diffusion imaging (CDI$^s$), demonstrated significant potential in noninvasive breast cancer pathologic complete response prediction. Inspired by the positive outcomes of optimizing CDI$^s$ for prostate cancer delineation, this research investigates the application of optimized CDI$^s$ to enhance breast cancer pathologic complete response prediction. Using multiparametric MRI that fuses optimized CDI$^s$ with diffusion-weighted imaging (DWI), we obtain a leave-one-out cross-validation accuracy of 93.28%, over 5.5% higher than that previously reported.

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