Deep learning in thyroid ultrasonography to predict tumor recurrence in thyroid cancers

초록

목적 수술 전 초음파 검사에서 갑상선 종양의 재발을 예측할 수 있는 심층 학습 모델을 개발하고자 한다. 대상과 방법 수술 전 초음파에서 병리학적으로 확진된 갑상선 수술을 받은 229명의 환자(남성:여성 = 42:187, 평균 연령, 49.6세)의 대표적인 초음파 이미지를 포함시켰다. 각각 대표적인 횡축 또는 종축 초음파 이미지가 선택되었다. 신경 네트워크용 Python 2.7.6 및 Keras 2.1.5, convolutional neural network을 사용한 심층 학습이 사용되었다. 재발한 환자와 재발이 없는 환자의 임상 및 조직학적 특징을 비교하였다. 그룹 간의 심층 학습 모델의 receiver operating characteristic curve 곡선 아래의 영역은 재발 갑상선암을 예측하기 위한 심층 학습모델의 예측에 사용되었다. 결과 전체 환자 229명 중 49명이 종양 재발(21.4%)을 보였다. 종양의 크기, 다원성은 재발이 없는 군과 재발 군에서 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 재발성 갑상선암 예측을 위한 심층학습 모델의 전반적인 평균 area under the curve (이하 AUC) 값은 0.9 ± 0.06이었다. 평균 AUC는 macrocarcinoma에서 0.87 ± 0.03, microcarcinoma에서 0.79 ± 0.16이었다. 결론 갑상선암의 초음파 이미지를 이용한 심층 학습 모델로 갑상선암 재발의 예측 모델 구축의 가능성을 보여주었다.

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