Discussion :

[ThomG]

Bonjour à vous,

Je développe actuellement un modèle hybride (CoxPh sur données cliniques + SCNN3D) qui vise à prédire le risque (0/1) de décès chez des patients atteints d'un cancer.

Voici le split de mes patients post-nettoyage : Train: 185 | Val: 47 | Test: 32. (n_total_patients =300)

Mon modèle prédit le risque sur des images de CT scan 3D, sans espacement.

Voici l'analyse Z-score de mes images du split Train :

GLOBAL_MEAN : -63.7447
GLOBAL_STD : 211.1289
Tumor voxels used : 7,367,361

Voici les résultats de mon test de vérification (pré-Pytorch DataLoader) :

Train | n=185 | event_rate=0.524 | median_time=638.0 | std_time=725.9
Val | n=47 | event_rate=0.532 | median_time=642.0 | std_time=625.4
Test | n=32 | event_rate=0.594 | median_time=742.0 | std_time=654.8

Mon modèle SCNN3D donne une bonne prédiction (selon la littérature, C-index = 0,67) en fonction des hyperparamètres obtenus par recherche bayésienne.

Voici mes hyperparamètres :
{'lr': 2.8378342556804952e-05, 'weight_decay': 0.00010034458104565712, 'dropout': 0.11279484657933202, 'spatial_dropout': 0.10571074333255012, 'dense_units': 64, 'filters1': 16, 'filters2': 16}

Sur mon évaluation finale, j'ai remarqué que l'apprentissage de mon modèle est quasi-constant. C'est-à-dire qu'il n'apprend pas. Mes courbes de loss train, loss_val, loss_lr, loss_c-index sont soit irrégulières, soit non adaptées à l'apprentissage.

Mon modèle devrait prendre en compte le volume, la taille de la tumeur, le mask et l'intensité. J'utilise 3D Augmenter pour diminuer le risque d'un overfitting.

Je suis IR en recherche clinique. C'est la première fois que je travaille sur un modèle SCNN3D. Je suis novice en modèles de convolution.

Quelqu'un aurait une technique pour lancer un diagnostic et voir ce qui ne va pas ?

Par expérience, avez-vous des erreurs classiques et récurrentes que j'aurais involontairement pu commettre ?

Si je procède maintenant à la fusion entre mon CoxPh et SCNN3D, cela pourrait résoudre le problème ?

En vous souhaitant une bonne journée,

Thomas,

[fred1599]

Hello,

Je pense que votre problème n'est pas lié à Python, il faudrait peut-être poser ces questions sur des forums spécialisés en IA ?