Name: machine learning algorithms for early detection of bone metastases in an experimental rat model
Uploaded: 2020-08-16T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model at JoVE.com

Bu çalışma Alman Araştırma Vakfı (DFG, İşbirlikçi Araştırma Merkezi CRC 1181, alt proje Z02; Öncelikli Program μBone, projeler BA 4027/10-1 ve BO 3811), tarama cihazları için ek destek dahil (INST 410/77-1 FUGG ve INST 410/93-1 FUGG), ve Friedrich Alexander-Üniversitesi Erlangen-Nürnberg Gelişen Alanlar Girişimi (EFI) "Big Thera" tarafından.

Tüm bakım ve deneysel işlemler hayvan koruma ulusal ve bölgesel mevzuata uygun olarak gerçekleştirildi ve tüm hayvan prosedürleri Franconia, Almanya Devlet Hükümeti tarafından onaylandı (referans numarası 55.2 DMS-2532-2-228).
1. Çıplak sıçanların sağ arka bacağında meme kanseri kemik metastazlarının indüksiyonu
NOT: Çıplak sıçanlarda meme kanseri kemik metastazlarının indüksiyonunun ayrıntılı bir açıklaması6</sup...

<ol>
	<li>D'Oronzo, S., Brown, J., Coleman, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+biomarkers+in+the+management+of+bone-homing+malignancies.">The role of biomarkers in the management of bone-homing malignancies.</a> Journal of Bone Oncology. 9, 1-9 (2017).</li><li>Ellmann, S., Beck, M., Kuwert, T., Uder, M., B&#228;uerle, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+imaging+of+bone+metastases:+From+preclinical+to+clinical+applications.">Multimodal imaging of bone metastases: From preclinical to clinical applications.</a> Journal of Orthopaedic Translation. 3 (4), 166-177 (2015).</li><li>Braun, S., Pantel, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clinical+significance+of+occult+metastatic+cells+in+bone+marrow+of+breast+cancer+patients.">Clinical significance of occult metastatic cells in bone marrow of breast cancer patients.</a> The Oncologist. 6 (2), 125-132 (2001).</li><li>Braun, S., Rosenberg, R., Thorban, S., Harbeck, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Implications+of+occult+metastatic+cells+for+systemic+cancer+treatment+in+patients+with+breast+or+gastrointestinal+cancer.">Implications of occult metastatic cells for systemic cancer treatment in patients with breast or gastrointestinal cancer.</a> Seminars in surgical oncology. 20 (4), 334-346 (2001).</li><li>Ellmann, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+early+metastatic+disease+in+experimental+breast+cancer+bone+metastasis+by+combining+PET/CT+and+MRI+parameters+to+a+Model-Averaged+Neural+Network.">Prediction of early metastatic disease in experimental breast cancer bone metastasis by combining PET/CT and MRI parameters to a Model-Averaged Neural Network.</a> Bone. 120, 254-261 (2018).</li><li>B&#228;uerle, T., Komljenovic, D., Berger, M. R., Semmler, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-modal+imaging+of+angiogenesis+in+a+nude+rat+model+of+breast+cancer+bone+metastasis+using+magnetic+resonance+imaging,+volumetric+computed+tomography+and+ultrasound.">Multi-modal imaging of angiogenesis in a nude rat model of breast cancer bone metastasis using magnetic resonance imaging, volumetric computed tomography and ultrasound.</a> Journal of Visualized Experiments. (66), e4178 (2012).</li><li>Merz, M., Komljenovic, D., Semmler, W., B&#228;uerle, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+contrast-enhanced+ultrasound+for+imaging+antiangiogenic+treatment+response+in+experimental+osteolytic+breast+cancer+bone+metastases.">Quantitative contrast-enhanced ultrasound for imaging antiangiogenic treatment response in experimental osteolytic breast cancer bone metastases.</a> Investigative Radiology. 47 (7), 422-429 (2012).</li><li>B&#228;uerle, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterization+of+a+rat+model+with+site-specific+bone+metastasis+induced+by+MDA-MB-231+breast+cancer+cells+and+its+application+to+the+effects+of+an+antibody+against+bone+sialoprotein.">Characterization of a rat model with site-specific bone metastasis induced by MDA-MB-231 breast cancer cells and its application to the effects of an antibody against bone sialoprotein.</a> International Journal of Cancer. 115 (2), 177-186 (2005).</li><li>Patel, J., Goyal, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Applications+of+Artificial+Neural+Networks+in+Medical+Science.">Applications of Artificial Neural Networks in Medical Science.</a> Current Clinical Pharmacology. 2 (3), 217-226 (2008).</li><li>Naftaly, U., Intrator, N., Horn, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+ensemble+averaging+of+neural+networks.">Optimal ensemble averaging of neural networks.</a> Network: Computation in Neural Systems. 8 (3), 283-296 (1997).</li><li>B&#228;uerle, T., Merz, M., Komljenovic, D., Zwick, S., Semmler, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Drug-induced+vessel+remodeling+in+bone+metastases+as+assessed+by+dynamic+contrast+enhanced+magnetic+resonance+imaging+and+vessel+size+imaging:+A+longitudinal+in+vivo+study.">Drug-induced vessel remodeling in bone metastases as assessed by dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging and vessel size imaging: A longitudinal in vivo study.</a> Clinical Cancer Research. 16 (12), 3215-3225 (2010).</li><li>Cheng, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+treatment+response+of+cilengitide+in+an+experimental+model+of+breast+cancer+bone+metastasis+using+dynamic+PET+with+18F-FDG.">Evaluation of treatment response of cilengitide in an experimental model of breast cancer bone metastasis using dynamic PET with 18F-FDG.</a> Hellenic Journal of Nuclear Medicine. 14 (1), 15-20 (2011).</li><li>Marturano-Kruik, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+bone+perivascular+niche-on-a-chip+for+studying+metastatic+colonization.">Human bone perivascular niche-on-a-chip for studying metastatic colonization.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (6), 1256-1261 (2018).</li><li>Sonntag, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+proof-of-concept+for+two+experimental+antiviral+drugs,+both+directed+to+cellular+targets,+using+a+murine+cytomegalovirus+model.">In vivo proof-of-concept for two experimental antiviral drugs, both directed to cellular targets, using a murine cytomegalovirus model.</a> Antiviral Research. 161, 63-69 (2019).</li><li>. Horos - Free DICOM Medical Image Viewer | Open-Source Available from: <a target="_blank" href="https://www.horosproject.org/">https://www.horosproject.org/</a> (2015)</li><li>. RStudio Team RStudio: Inteegrated Development for R Available from: <a target="_blank" href="https://rstudio.com">https://rstudio.com</a> (2015)</li><li>Dem&#353;ar, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Orange:+Data+Mining+Toolbox+in+Python.">Orange: Data Mining Toolbox in Python.</a> Journal of Machine Learning Research. 14, 2349-2353 (2013).</li><li>Saeys, Y., Inza, I., Larra&#241;aga, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+feature+selection+techniques+in+bioinformatics.">A review of feature selection techniques in bioinformatics.</a> Bioinformatics. 23 (19), 2507-2517 (2007).</li><li>. CRAN - Package caret Available from: <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html">https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html</a> (2016)</li><li>. CRAN: Package xgboost - Extreme Gradient Boosting Available from: <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/">https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/</a> (2019)</li><li>Fern&#225;ndez-Delgado, M., Cernadas, E., Barro, S., Amorim, D., Fern&#225;ndez-Delgado, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Do+we+Need+Hundreds+of+Classifiers+to+Solve+Real+World+Classification+Problems.">Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems.</a> Journal of Machine Learning Research. 15, 3133-3181 (2014).</li><li>Hira, Z. M., Gillies, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Review+of+Feature+Selection+and+Feature+Extraction+Methods+Applied+on+Microarray+Data.">A Review of Feature Selection and Feature Extraction Methods Applied on Microarray Data.</a> Advances in Bioinformatics. 2015, 198363 (2015).</li><li>S&#225;nchez-Maro&#241;o, N., Alonso-Betanzos, A., Tombilla-Sanrom&#225;n, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Filter+methods+for+feature+selection+-+A+comparative+study.">Filter methods for feature selection - A comparative study.</a> Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 4881, 178-187 (2007).</li><li>Cawley, G. C., Talbot, N. L. C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+exact+leave-one-out+cross-validation+of+sparse+least-squares+support+vector+machines.">Fast exact leave-one-out cross-validation of sparse least-squares support vector machines.</a> Neural Network. 17 (10), 1467-1475 (2004).</li><li>Forghani, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiomics+and+Artificial+Intelligence+for+Biomarker+and+Prediction+Model+Development+in+Oncology.">Radiomics and Artificial Intelligence for Biomarker and Prediction Model Development in Oncology.</a> Computational and Structural Biotechnology Journal. 17, 995-1008 (2019).</li><li>Jaffe, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measures+of+response:+RECIST,+WHO,+and+new+alternatives.">Measures of response: RECIST, WHO, and new alternatives.</a> Journal of Clinical Oncology Official Journal of the American Society of Clinical Oncology. 24 (20), 3245-3251 (2006).</li><li>Lambin, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiomics:+Extracting+more+information+from+medical+images+using+advanced+feature+analysis.">Radiomics: Extracting more information from medical images using advanced feature analysis.</a> European Journal of Cancer. 48 (4), 441-446 (2012).</li><li>Gillies, R. J., Kinahan, P. E., Hricak, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiomics:+Images+are+more+than+pictures,+they+are+data.">Radiomics: Images are more than pictures, they are data.</a> Radiology. 278 (2), 563-577 (2016).</li><li>Nioche, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lifex:+A+freeware+for+radiomic+feature+calculation+in+multimodality+imaging+to+accelerate+advances+in+the+characterization+of+tumor+heterogeneity.">Lifex: A freeware for radiomic feature calculation in multimodality imaging to accelerate advances in the characterization of tumor heterogeneity.</a> Cancer Research. 78 (16), 4786-4789 (2018).</li><li>Ellmann, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Application+of+machine+learning+algorithms+for+multiparametric+MRI-based+evaluation+of+murine+colitis.">Application of machine learning algorithms for multiparametric MRI-based evaluation of murine colitis.</a> PLOS ONE. 13 (10), 0206576 (2018).</li></ol>

ML algoritmaları, birkaç tahmine dayalı özelliği birleştirilmiş modele entegre etmek ve tek başına kullanıldığında ayrı bileşenlerinin kini aşan bir doğruluk elde etmek için kullanılan güçlü araçlardır. Yine de, gerçek sonuç birkaç kritik adıma bağlıdır. Farklı ML algoritmaları farklı sonuçlar verdiğiiçin kullanılan ML algoritması ilk olarak çok önemli bir faktördür. Bu protokolde kullanılan algoritma bir avNNet, ancak diğer umut verici algoritmalar Extreme Gradient Boosting<s...

Bu protokolün amacı, MRI ve PET/CT'den çeşitli fonksiyonel görüntüleme parametrelerini model ortalamasılı bir sinir ağı (avNNet) ML algoritmasına entegre etmektir. Bu algoritma erken bir zaman diliminde meme kanseri kemik metastazları bir sıçan modelinde makrometazazların büyümesini tahmin, kemik içinde makroskopik değişiklikler henüz görünür değildir.
Makrometazların büyümesi öncesinde, yaygın olarak mikrometastatik hastalık olarak adlandırılan, yaygın olarak adlandırılan tümör hücrelerinin bir kemik iliği invazyonu oluşur1,2. Bu ilk invazyon metastatik hastalıkta erken bir adım olarak kabul edilebilir, ancak genellikle konvansiyonel evreleme muayeneleri sırasında cevapsız3,4. Mevcut görüntüleme yöntemleri tek başına kullanıldığında kemik iliği mikroinvazını tespit edemese de, vaskülarizasyon ve metabolik aktivite hakkında bilgi veren görüntüleme parametrelerinin bir kombinasyonunun daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir5. Bu tamamlayıcı fayda, farklı görüntüleme parametrelerinin ml algoritması olan bir avNNet'e birleştirilmesiyle elde edilir. Böyle bir avNNet herhangi bir görünür metastaz lar mevcut önce kemik makrometaztazoluşumunun güvenilir tahmin sağlar. Bu nedenle, görüntüleme biyobelirteçlerinin bir avNNet'e entegre edilmesi kemik iliği mikroinisti ve erken metastatik hastalık için bir taşıyıcı parametre görevi görebılabilir.
Protokolü geliştirmek için, çıplak sıçanlarda meme kanseri kemik metastazları daha önce açıklanan bir model kullanılmıştır6,7,8. Bu modelin avantajı site özgüllüğüdür, yani hayvanlar sadece sağ arka ayaklarında kemikli metastazlar geliştirirler. Ancak bu yaklaşımın tümör alma oranı %60-%80'dir, bu nedenle önemli sayıda hayvançalışma sırasında metastaz gelişmez. MRG ve PET/BT gibi görüntüleme yöntemleri kullanılarak metastaz varlığı enjeksiyon sonrası 30 günden (PI) saptanabilir. Daha önceki zaman noktalarında (örn. 10 PI) görüntüleme metastatik hastalık gelişecek hayvanlar la bu hastalık arasında ayrım yapmaz (Şekil 1).
Aşağıdaki protokolde açıklandığı gibi, 10. Sinir Ağları yapay düğümleri farklı katmanlar içinde birleştirir. Çalışma protokolünde, kemik iliği kan akımı ve metabolik aktivite için fonksiyonel görüntüleme parametreleri alt tabakayı temsil ederken, malignite tahmini üst tabakayı temsil eder. Ek bir ara katman, hem üst hem de alt katmana bağlı gizli düğümler içerir. Farklı düğümler arasındaki bağlantıların gücü yüksek doğruluk la ilgili sınıflandırma görevi gerçekleştirmek için ağın eğitimi sırasında güncelleştirilir9. Böyle bir sinir ağının doğruluğu daha da çeşitli modellerin çıkışları ortalama tarafından artırılabilir, bir avNNet sonuçlanan10.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:801px;" width="800">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Binocular Operating Microscope</td>
			<td style="width:239px;">Leica</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">ClinScan MR System</td>
			<td style="width:239px;">Bruker</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">DICOM Viewer</td>
			<td style="width:239px;">Horos</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td style="width:167px;">www.horosproject.org</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Excel: Spreadsheet</td>
			<td style="width:239px;">Microsoft</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">FCS</td>
			<td style="width:239px;">Sigma</td>
			<td style="width:154px;">F2442-500ML</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Gadovist</td>
			<td style="width:239px;">Bayer-Schering</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Inveon PET/CT</td>
			<td style="width:239px;">Siemens</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:241px;">Inveon Research Workplace Software</td>
			<td style="width:239px;">Siemens Healthcare GmbH</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">IVIS Spectrum</td>
			<td style="width:239px;">PerkinElmer</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:241px;">MDA-MB-231 human breast cancer cells</td>
			<td style="width:239px;">American Type Culture Collection</td>
			<td style="width:154px;">N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:241px;">Open-source data visualization, machine learning and data mining toolkit.</td>
			<td style="width:239px;">Orange3, University of Ljubljana</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td>https://orange.biolab.si/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">RPMI-1640</td>
			<td>Invitrogen/ThermoFisher</td>
			<td align="right" style="width:154px;">11875093</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Trypsin</td>
			<td style="width:239px;">Sigma</td>
			<td style="width:154px;">9002-07-7</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:241px;">Vevo 3100</td>
			<td style="width:239px;">VisualSonics</td>
			<td style="width:154px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

machine learning algorithms for early detection of bone metastases in an experimental rat model

Makine öğrenimi (ML) algoritmaları, bileşenlerini aşan bir doğrulukla sınıflandırma veya regresyon görevlerini gerçekleştirmek için farklı özelliklerin bir modele entegrasyonuna izin verir. Bu protokol, herhangi bir anormallik standart görüntüleme yöntemleri ile gözlemlenebilir önce bir sıçan modelinde meme kanseri kemik makrometazes büyümesini tahmin etmek için bir ML algoritması gelişimini açıklar. Böyle bir algoritma evreleme muayeneleri sırasında düzenli olarak kaçırılan erken metastatik hastalıkların (mikrometastaz) saptanması kolaylaşabilir.
Uygulanan metastaz modeli bölgeye özgüdür, yani sıçanlar sadece sağ arka ayaklarında metastaz gelişir. Modelin tümör alma oranı %60-%80 arasındadır, makrometazonlar manyetik rezonans görüntülemede (MRG) ve pozitron emisyon tomografisinde (PET/BT) indüksiyondan 30 gün sonra hayvanların bir alt kümesinde görünür hale gelirken, hayvanların ikinci bir alt kümesitümör büyüme göstermez.
Daha erken bir zaman noktasında edinilen görüntü incelemelerinden başlayarak, bu protokol MRG ile saptanan doku vasküvasomunu, PET/BT ile glukoz metabolizmasını gösteren özelliklerin çıkarılmasını ve makrometastatik hastalığın tahmini için en uygun özelliklerin belirlenmesini açıklamaktadır. Bu özellikler daha sonra iki gruptan biri olarak hayvanları sınıflandırmak için bir model ortalama nöral ağ (avNNet) içine beslenir: metastaz gelişecek ve diğer herhangi bir tümör geliştirmek olmaz. Protokol ayrıca, genel doğruluk, duyarlılık, özgüllük, negatif/pozitif tahmin değerleri, olasılık oranları ve bir alıcı çalışma karakteristiğinin geliştirilmesi gibi standart tanıparametrelerinin hesaplanmasını da açıklar. Önerilen protokolün bir avantajı esnekliğidir, çünkü sınırsız sayıda özellik içeren ayarlanabilir kombinasyonlarla farklı ML algoritmaları bir bolluğu eğitmek için kolayca adapte edilebilir. Ayrıca, onkoloji, enfeksiyon ve inflamasyon farklı sorunları analiz etmek için kullanılabilir.

Sıçanlar MDA-MB-231 meme kanseri hücrelerinin cerrahi ve enjeksiyonu ile hızlı bir şekilde iyileşti ve daha sonra 10 ve 30 PI günlerinde MR ve PET/BT görüntülemeye tabi tutuldular(Şekil 1). Bir sıçanın sağ proksimal tibia temsili DCE analizi Şekil 2Asunulmaktadır. DCE ham ölçümleri "Export" butonunu seçerek ve dosya adı olarak "DCEraw.txt" seçilerek kaydedildi.
Dinamik parametreler, AUC, PE ve ...

Watch this Scientific Journal Video about Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model at JoVE.com

Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model

Bu protokol, erken metastatik hastalığı tespit etmek ve makrometazelere sonraki ilerlemeyi tahmin etmek için meme kanseri kemik metastazlarının sıçan modelinde manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve pozitron emisyon tomografisinden (PET/BT) elde edilen görüntüleme parametrelerinin bir kombinasyonunu kullanmak üzere bir makine öğrenme algoritması yetiştirmek üzere tasarlanmıştır.

Deneysel Bir Sıçan Modelinde Kemik Metastazlarının Erken Teşhisi İçin Makine Öğrenme Algoritmaları

Machine learning (ML) algorithms permit the integration of different features into a model to perform classification or regression tasks with an accuracy ...

Bu protokol, erken organ kolonizasyonu aşamasında deneysel bir modelde kemik metastazlarının büyümesini öngörmek için bir makine öğrenme algoritması geliştirilmesini kolaylaştırır. Bu tekniğin en büyük avantajı, birkaç görüntüleme parametrelerini, her bir parametrenin üretken yeteneğini önemli ölçüde geride bırakan bir makine öğrenme algoritması ile birleştirmesidir. Ancak bu protokol kemikmetastazlarının erken tanısını amaçlasa da, farklı organlara veya multimodal ve multiparametrik görüntüleme araştırma alanlarına adapte edilebilir.DCE eklentisi ile bir DICOM görüntüleyicide ameliyat sonrası 10 gün ve enjeksiyon. DCE sırasını 4B modunda yüklemek için içe aktarmayı seçin ve MRI görüntülerini içeren DICOM klasörünü seçin. Dördüncü veya beşinci MRG görüntüsü içinde sağ arka bacağın proksimal tibial şaft kemik iliği ilgi boyutsal bölgeye dairesel bir 1,5 milimetre kare yerleştirin ve çizim türünde göreli geliştirme seçin.Zaman noktalarından, 1'den 5'e kadar olan temel aralığı ilgili alanlara girin ve çözümlemesi DCE ham nokta TXT adlı nokta TXT dosyası olarak dışa aktarın. RStudio'yu açın ve sağlanan DCE komut dosyası nokta R dosyasını yükleyin. Kodu seçin, bölgeyi çalıştırın ve tüm komut dosyasını çalıştırmak ve çıktıyı sağlanan görüntüleme özellikleri şablon dosyasına kopyalayın.DICOM görüntüleyicide, hayvanın arka kası içinde ikinci bir ilgi bölgesi yerleştirin ve gösterildiği gibi DCE ölçümlerini tekrarlayın. Görüntüleme özelliği tablosunda ilgili kemik ölçümleri otomatik olarak veri normalizasyonu için ilgili kas ölçümleri ile bölünecektir. PET/CT görüntülerini analiz etmek için PET/CT analiz yazılımını açın ve PET/CT görüntülerini ithal edin.Genel çözümlemesi tıklatın ve ilgi alanı niceleme bölgesini seçin, şablondan ilgi alanı oluşturve oluşturun. Sağ arka bacağın proksimal tibial şaft kemik iliği içinde ilgi boyutsal bölgeye dört x altı milimetre yerleştirin ve ilgi hedef bir bindirme belirli bölgeler. Mililitre başına becquerels ortalama, minimum ve maksimum değerlere dikkat edin.Daha sonra, enjekte edilen aktiviteye göre maksimum değeri bölün ve standart alım değerini hesaplamak için sonucu gram cinsinden hayvan ağırlığıyla çarpın. Enjekte edilen arka bacaktaki tümör büyüme oranını teşhis etmek için. Enjeksiyon sonrası 30.Sonra metastazı olan veya görünür bir tümör yükü olmayan hayvanlar için bir veya sıfır girin. Gelecekteki tümör büyümesinin tahmini için en uygun özellikleri belirlemek için, elektronik tabloyu açık kaynak veri görüntüleme makinesi öğrenme ve veri madenciliği araç setine aktarın. Dosya alt yordamını veri menüsünden çalışma alanına sürükleyin ve dosyayı çift tıklatın.Elektronik tabloyu yüklemek için klasör simgesini tıklatın ve görüntüleme özellikleri elektronik tablosunu seçin. Dışa aktarma çalışma sayfasını seçin ve hedef özniteliği değişken tümöre atayın. Atlama işlevini hayvan numarasına atayın.Sıralama alt yordamını çalışma alanına sürükleyin ve dosyaya bağlanmak ve alt yordamları sıralamak için bir çizgi çizin. Ardından, sıralama alt yordamını açmak ve bilgi edinme algoritmasını seçmek için çift tıklatın. Makine öğrenimi analizi için RStudio 3.4.1'i açın ve sağlanan tren modeli R komut dosyasını yükleyin.Gerekli kitaplıkları yüklemek için komut dosyası içindeki üç ile altı arası satırları seçin. Seçili kodu çalıştırmak için kodu tıklatın ve seçili satırları çalıştırmak için seçili satırları çalıştır'ı tıklatın. Bir model ortalamasını nöral ağ algoritmasına eğitmek için, tren modeli R komut dosyasından sekiz ile 39 arası satırları seçin ve kodu tıklatın ve seçili satırları çalıştırın.Daha sonra tanısal doğruluğun standart parametrelerini değerlendirmek için, tren modeli R komut dosyasından 41 ile 50 arası satırları seçin ve kodu tıklatın ve seçili satırları çalıştırın. Ameliyat sonrası 10. DCE analizi, kas ve kemik dokusu alanlarının ölçülmesine olanak sağlar.Bu değerler kemik ölçümlerini kas ölçüleri ile bölerek normale döndürilebilir. Enjeksiyon sonrası 30 gün sonra tüm hayvanlar, pozitif tümör yükünü ve görünür tümöriçermeyen sağlıklı hayvanları gösteren sıfır ile metastik ler geliştirip geliştirmediklerini belirlemek için değerlendirilir. Tren modeli R komut dosyasının çalıştırılması, en iyi hiper parametre kombinasyonunun belirlenmesini ve son modelin en iyi hiper parametre kombinasyonu kullanılarak hesaplanmasını sağlar.Bu veriler, bir dizi standart tanılama parametrelerinin hesaplanmasına ve modelin alıcı çalışma karakteristik eğrisinin çizilmesine olanak sağlar. Örneğin, 28 örneğin bu analizinde model, üç bileşeninin tümünden önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. Giriş verileri normalleştirildiğinde, çeşitli makine öğrenimi algoritmaları daha iyi performans gösterme eğilimindedir.Bu protokolde normalleştirme Box Cox işlevi kullanılarak elde edilir. Bu protokol, ağ sırasında makine öğrenme algoritması olarak bir model ortalaması kullanır. Ancak, sağlanan çerçeve rastgele ormanlar veya destek vektör makineleri gibi diğer algoritmalara kolayca uyarlanabilir.Görüntü materyalinden sayısal bilgi ayıklamak gerekli hale gelmiştir. Bu gibi algoritmalar hasta tabakalaşmasına izin vermek için büyük miktarda verinin entegrasyonunu kolaylaştırabilir.

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Intra-iliac Artery Injection for Efficient and Selective Modeling of Microscopic Bone Metastasis

Mikroskopik Kemik Metastazı Verimli ve Seçici Modelleme için intra-iliak arter Enjeksiyon

Intra-iliac artery (IIA) injection is an efficient approach to introduce metastatic lesions of various cancer cells in animals. Compared to the widely ...

Murine Experimental Model of Original Tumor Development and Peritoneal Metastasis via Orthotopic Inoculation with Ovarian Carcinoma Cells

Murine Experimental Model of Original Tumor Development and Peritoneal Metastasis via Orthotopic Inoculation with Ovarian Carcinoma Cells

Orijinal Tümör Geliştirme Murin Deneysel Modeli ve Periton Metastaz<em&gt; yoluyla</emYumurtalık Kanseri Hücreleri ile&gt; Ortotopik aşılama

Epithelial ovarian carcinoma (EOC) is associated with a poor prognosis because it shows peritoneal dissemination. To improve the prognosis, it is ...

A 3D Organotypic Melanoma Spheroid Skin Model

3D Organotypic Melanom küresel Cilt modeli

Malignant transformation of melanocytes, the pigment cells of human skin, causes formation of melanoma, a highly aggressive cancer with increased ...

Evaluation of the Feasibility, Safety, and Accuracy of an Intraoperative High-intensity Focused Ultrasound Device for Treating Liver Metastases

Fizibilite, Emanet ve intraoperatif bir yoğun doğruluğunu karaciğer metastaz tedavisi için ultrason cihazı odaklı

Today, the only potentially curative option in patients with colorectal liver metastases is surgery. However, liver resection is feasible in less than 20% ...

Three-Dimensional Bone Extracellular Matrix Model for Osteosarcoma

Üç boyutlu kemik hücre dışı matriks modeli osteosarkom için

Osteosarcoma (OS) is the most common and a highly aggressive primary bone tumor. It is characterized with anatomic and histologic variations along with ...

Detection of Lung Tumor Progression in Mice by Ultrasound Imaging

Ultrason Görüntüleme ile Farelerde Akciğer Tümörü İlerlemesinin Saptanması

With ~1.6 million victims per year, lung cancer contributes tremendously to the worldwide burden of cancer. Lung cancer is partly driven by genetic ...

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Organ-On-A Chip 3D Modeli, Makine Öğrenimi ve Konfokal Tomografi Kullanarak Beyin Metastatik Tümör Mikro-Ortamının Ölçülmesi

Brain metastases are the most lethal cancer lesions; 10-30% of all cancers metastasize to the brain, with a median survival of only ~5-20 months, ...

An Orthotopic Resectional Mouse Model of Pancreatic Cancer

Pankreas Kanserinin Ortotopik Rezeksiyonlu Fare Modeli

There is a lack of satisfactory animal models to study adjuvant and/or neoadjuvant therapy in patients being considered for surgery of pancreatic cancer ...

Simultaneous Imaging and Flow-Cytometry-based Detection of Multiple Fluorescent Senescence Markers in Therapy-Induced Senescent Cancer Cells

Tedaviye Bağlı Yaşlanan Kanser Hücrelerinde Çoklu Floresan Yaşlanma Belirteçlerinin Eşzamanlı Görüntüleme ve Akış Sitometrisine Dayalı Tespiti

Chemotherapeutic drugs can induce irreparable DNA damage in cancer cells, leading to apoptosis or premature senescence. Unlike apoptotic cell death, ...

Experimental Melanoma Immunotherapy Model Using Tumor Vaccination with a Hematopoietic Cytokine

Hematopoetik Sitokin ile Tümör Aşılaması Kullanılarak Deneysel Melanom İmmünoterapi Modeli

Fms-like tyrosine kinase 3 ligand (Flt3L) is a hematopoietic cytokine that promotes the survival and differentiation of dendritic cells (DCs). It has been ...