Deep Learning-Based Model for Identifying Tumors in Endoscopic Images From Patients With Locally Advanced Rectal Cancer Treated With Total Neoadjuvant Therapy
Authors: Thompson Hannah M. , Kim Jin K. , Jimenez-Rodriguez Rosa M. , Garcia-Aguilar Julio , Veeraraghavan Harini 
Published: March 2022

BACKGROUND:
A barrier to the widespread adoption of watch-and-wait management for locally advanced rectal cancer is the inaccuracy and variability of identifying tumor response endoscopically in patients who have completed total neoadjuvant therapy (chemoradiotherapy and systemic chemotherapy).

OBJECTIVE:
This study aimed to develop a novel method of identifying the presence or absence of a tumor in endoscopic images using deep convolutional neural network-based automatic classification and to assess the accuracy of the method.

DESIGN:
In this prospective pilot study, endoscopic images obtained before, during, and after total neoadjuvant therapy were grouped on the basis of tumor presence. A convolutional neural network was modified for probabilistic classification of tumor versus no tumor and trained with an endoscopic image set. After training, a testing endoscopic imaging set was applied to the network.

SETTINGS:
The study was conducted at a comprehensive cancer center.

PATIENTS:
Images were analyzed from 109 patients who were diagnosed with locally advanced rectal cancer between December 2012 and July 2017 and who underwent total neoadjuvant therapy.

MAIN OUTCOME MEASURES:
The main outcomes were accuracy of identifying tumor presence or absence in endoscopic images measured as area under the receiver operating characteristic for the training and testing image sets.

RESULTS:
A total of 1392 images were included; 1099 images (468 of no tumor and 631 of tumor) were for training and 293 images (151 of no tumor and 142 of tumor) for testing. The area under the receiver operating characteristic for training and testing was 0.83.

LIMITATIONS:
The study had a limited number of images in each set and was conducted at a single institution.

CONCLUSIONS:
The convolutional neural network method is moderately accurate in distinguishing tumor from no tumor. Further research should focus on validating the convolutional neural network on a large image set. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/B959.

MODELO BASADO EN APRENDIZAJE PROFUNDO PARA IDENTIFICAR TUMORES EN IMÁGENES ENDOSCÓPICAS DE PACIENTES CON CÁNCER DE RECTO LOCALMENTE AVANZADO TRATADOS CON TERAPIA NEOADYUVANTE TOTAL

ANTECEDENTES:

Una barrera para la aceptación generalizada del tratamiento de Observar y Esperar para el cáncer de recto localmente avanzado, es la imprecisión y la variabilidad en la identificación de la respuesta tumoral endoscópica, en pacientes que completaron la terapia neoadyuvante total (quimiorradioterapia y quimioterapia sistémica).

OBJETIVO:

Desarrollar un método novedoso para identificar la presencia o ausencia de un tumor en imágenes endoscópicas utilizando una clasificación automática basada en redes neuronales convolucionales profundas y evaluar la precisión del método.

DISEÑO:

Las imágenes endoscópicas obtenidas antes, durante y después de la terapia neoadyuvante total se agruparon en base de la presencia del tumor. Se modificó una red neuronal convolucional para la clasificación probabilística de tumor versus no tumor y se entrenó con un conjunto de imágenes endoscópicas. Después del entrenamiento, se aplicó a la red un conjunto de imágenes endoscópicas de prueba.

ENTORNO CLINICO:

El estudio se realizó en un centro oncológico integral.

PACIENTES:

Analizamos imágenes de 109 pacientes que fueron diagnosticados de cáncer de recto localmente avanzado entre diciembre de 2012 y julio de 2017 y que se sometieron a terapia neoadyuvante total.

PRINCIPALES MEDIDAS DE VALORACION:

La precisión en la identificación de la presencia o ausencia de tumores en imágenes endoscópicas medidas como el área bajo la curva de funcionamiento del receptor para los conjuntos de imágenes de entrenamiento y prueba.

RESULTADOS:

Se incluyeron mil trescientas noventa y dos imágenes: 1099 (468 sin tumor y 631 con tumor) para entrenamiento y 293 (151 sin tumor y 142 con tumor) para prueba. El área bajo la curva operativa del receptor para entrenamiento y prueba fue de 0,83.

LIMITACIONES:

El estudio tuvo un número limitado de imágenes en cada conjunto y se realizó en una sola institución.

CONCLUSIÓN:

El método de la red neuronal convolucional es moderadamente preciso para distinguir el tumor de ningún tumor. La investigación adicional debería centrarse en validar la red neuronal convolucional en un conjunto de imágenes mayor. Consulte Video Resumen en http://links.lww.com/DCR/B959. (Traducción —Dr. Fidel Ruiz Healy)