DCE‐MRI prediction of survival time for patients with glioblastoma multiforme: using an adaptive neuro‐fuzzy‐based model and nested model selection technique
Notice bibliographique
Résumé
This pilot study investigates the construction of an Adaptive Neuro‐Fuzzy Inference System (ANFIS) for the prediction of the survival time of patients with glioblastoma multiforme (GBM). ANFIS is trained by the pharmacokinetic (PK) parameters estimated by the model selection (MS) technique in dynamic contrast enhanced‐magnetic resonance imaging (DCE‐MRI) data analysis, and patient age. DCE‐MRI investigations of 33 treatment‐naïve patients with GBM were studied. Using the modified Tofts model and MS technique, the following physiologically nested models were constructed: Model 1, no vascular leakage (normal tissue); Model 2, leakage without efflux; Model 3, leakage with bidirectional exchange (influx and efflux). For each patient, the PK parameters of the three models were estimated as follows: blood plasma volume ( v p ) for Model 1; v p and volume transfer constant ( K trans ) for Model 2; v p , K trans and rate constant ( k ep ) for Model 3. Using Cox regression analysis, the best combination of the estimated PK parameters, together with patient age, was identified for the design and training of ANFIS. A K ‐fold cross‐validation ( K = 33) technique was employed for training, testing and optimization of ANFIS. Given the survival time distribution, three classes of survival were determined and a confusion matrix for the correct classification fraction (CCF) of the trained ANFIS was estimated as an accuracy index of ANFIS's performance. Patient age, k ep and v e ( K trans / k ep ) of Model 3, and K trans of Model 2, were found to be the most effective parameters for training ANFIS. The CCF of the trained ANFIS was 84.8%. High diagonal elements of the confusion matrix (81.8%, 90.1% and 81.8% for Class 1, Class 2 and Class 3, respectively), with low off‐diagonal elements, strongly confirmed the robustness and high performance of the trained ANFIS for predicting the three survival classes. This study confirms that DCE‐MRI PK analysis, combined with the MS technique and ANFIS, allows the construction of a DCE‐MRI‐based fuzzy integrated predictor for the prediction of the survival of patients with GBM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».