Primary Colorectal Cancer: Use of Kinetic Modeling of Dynamic Contrast-enhanced CT Data to Predict Clinical Outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare four different tracer kinetic models for the analysis of dynamic contrast material-enhanced computed tomographic (CT) data with respect to the prediction of 5-year overall survival in primary colorectal cancer. MATERIALS AND METHODS: This study was approved by the ethical review board. Archival dynamic contrast-enhanced CT data from 46 patients with colorectal cancer, obtained as part of a research study, were analyzed retrospectively by using the distributed parameter, conventional compartmental, adiabatic tissue homogeneity, and generalized kinetic models. Blood flow, blood volume, mean transit time (MTT), permeability-surface area product, extraction fraction, extravascular extracellular volume (v(e)), and volume transfer constant (K(trans)) were compared by using the Friedman test, with statistical significance at 5%. Following receiver operating characteristic analysis, parameters of the different kinetic models and tumor stage were compared with respect to overall survival discrimination, with use of Kaplan Meier analysis and a univariate Cox proportional hazard model, with additional cross-validation and permutation testing. RESULTS: Blood flow was lower with the distributed parameter model than with the conventional compartmental and adiabatic tissue homogeneity models (P < .0001), and blood flow values determined with the conventional compartmental and adiabatic tissue homogeneity models were similar. Conversely, MTT was longer with the distributed parameter model than with the conventional compartmental and adiabatic tissue homogeneity models (P < .0001). Blood volume, permeability-surface area product, and v(e) were higher with the conventional compartmental model than with the adiabatic tissue homogeneity, distributed parameter, or generalized kinetic models (P < .0001). The extraction fraction was higher with the distributed parameter model than with the adiabatic tissue homogeneity model. With respect to 5-year overall survival, only the distributed parameter model-derived v(e) was predictive of 5-year overall survival with a threshold value of 15.48 mL/100 mL after cross-validation and permutation testing. CONCLUSION: Parameter values differ significantly between models. Of the models investigated, the distributed parameter model was the best predictor of 5-year overall survival. SUPPLEMENTAL MATERIAL: http://radiology.rsna.org/lookup/suppl/doi:10.1148/radiol.12120186/-/DC1.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».