CT image feature analysis in distinguishing radiation fibrosis from tumour recurrence after stereotactic ablative radiotherapy (SABR) for lung cancer: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Radiation induced lung injury (RILI) is a common finding following lung radiotherapy and results in radiographic changes on computed tomography (CT). Stereotactic ablative radiotherapy (SABR) treats the tumour to a highly conformal dose with large doses/fraction, which can result in benign, tumour-mimicking radiographic changes. Our purpose was to determine the ability of quantitative measures of post-SABR radiographic changes to distinguish the subject groups (recurrence vs. RILI) at several time points. Two regions were manually contoured on each follow-up CT: consolidative changes and ground glass opacity (GGO). A peri-tumoural region of GGO was also taken around the consolidative changes. At 9 months, patients with recurrence had significantly denser consolidative areas compared to patients with RILI (p=.046) and significantly increased variability of CT densities in the GGO areas (p=.0078). The variability of CT density in a peri-tumoural region of 4 mm thickness was also significant at 9 months post-treatment (p=.0499). Our preliminary study of classification accuracy based on these measures showed that variability of the GGO CT density was the best predictor with a cross validation error of 26.1%, demonstrating that further refinement of the features and classifier may soon lead to a clinically useful computer-aided diagnosis tool. These results suggest the future potential to distinguish patients with recurrence from those RILI at 9 months post-SABR based on appearance characteristics within the consolidative, GGO, and peri-tumoural regions. This could potentially allow for earlier salvage of patients with recurrence, and result in fewer investigations of benign RILI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».