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Automatically optimized radiomics modeling system for small gastric submucosal tumor (<2 cm) discrimination based on EUS images - 18/03/24

Doi : 10.1016/j.gie.2023.11.006 
Mingyan Cai, MD, PhD, FASGE 1, 2, Baohui Song, MD 1, 2, Yinhui Deng, PhD 3, 4, Pingting Gao, MD 1, 2, Shilun Cai, MD 1, 2, Ayimukedisi Yalikong, MD 1, 2, Enpan Xu, MD 1, 2, Yunshi Zhong, MD, PhD 1, 2, 5, , Jinhua Yu, PhD 4, , Pinghong Zhou, MD, PhD, FASGE 1, 2,
1 Endoscopy Center and Endoscopy Research Institute, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China 
2 Shanghai Endoscopic Minimally Invasive Collaborative Innovation Center, Shanghai, China 
3 MingGe Research, Fudan University Science Park, Shanghai, China 
4 Biomedical Engineering Center, School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China 
5 Department of Endoscopy, Zhongshan Hospital Xuhui Branch, Fudan University, Shanghai, China 

Reprint requests: Yunshi Zhong, MD, PhD, Endoscopy Center and Endoscopy Research Institute, Zhongshan Hospital, Fudan University, 180 Fenglin Road, Shanghai, 200032, China.Endoscopy Center and Endoscopy Research InstituteZhongshan HospitalFudan University180 Fenglin RoadShanghai200032ChinaJinhua Yu, PhD, Biomedical Engineering Center, School of Information Science and Technology, Fudan University, Rm B5017, Interdisciplinary II Building, 2005 SongHu Road, Shanghai, 200433, China.Biomedical Engineering CenterSchool of Information Science and TechnologyFudan UniversityRm B5017, Interdisciplinary II Building, 2005 SongHu RoadShanghai200433ChinaPinghong Zhou, MD, PhD, FASGE, Endoscopy Center and Endoscopy Research Institute, Zhongshan Hospital, Fudan University, 180 Fenglin Road, Shanghai, 200032, China.Endoscopy Center and Endoscopy Research InstituteZhongshan HospitalFudan University180 Fenglin RoadShanghai200032China

Abstract

Background and Aims

The clinical management of small gastric submucosal tumors (SMTs) (<2 cm) faces a non-negligible challenge because of the lack of guideline consensus and effective diagnostic tools. This article develops an automatically optimized radiomics modeling system (AORMS) based on EUS images to diagnose and evaluate SMTs.

Methods

A total of 205 patients with EUS images of small gastric SMTs (<2 cm) were retrospectively enrolled in the development phase of AORMS for the diagnosis and the risk stratification of GI stromal tumor (GIST). A total of 178 patients with images from different centers were prospectively enrolled in the independent testing phase. The performance of AORMS was compared to that of endoscopists in the development set and evaluated in the independent testing set.

Results

AORMS demonstrated an area under the curve (AUC) of 0.762 for the diagnosis of GIST and 0.734 for the risk stratification of GIST, respectively. In the independent testing set, AORMS achieved an AUC of 0.770 and 0.750 for the diagnosis and risk stratification of small GISTs, respectively. In comparison, the AUCs of 5 experienced endoscopists ranged from 0.501 to 0.608 for diagnosing GIST and from 0.562 to 0.748 for risk stratification. AORMS outperformed experienced endoscopists by more than 20% in diagnosing GIST.

Conclusions

AORMS implements automatic parameter selection, which enhances its robustness and clinical applicability. It has demonstrated good performance in the diagnosis and risk stratification of GISTs, which could aid endoscopists in the diagnosis of small gastric SMTs (<2 cm).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : AI, ACC, AORMS, AUC, CI, DCA, GIST, HPF, IQR, LR–, LR+, NPV, PPV, ROC, ROI, SMT, WHO


Plan


 Drs Cai, Song, and Deng are co-first authors of this work. Drs Zhong, Yu, and Zhou are co-corresponding authors of this work.


© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 99 - N° 4

P. 537 - avril 2024 Retour au numéro
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