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Enregistrement W2808888481 · doi:10.1016/s0167-8140(18)31291-x

PO-0981: Results from the Image Biomarker Standardisation Initiative

2018· article· en· W2808888481 sur OpenAlexaff
Alex Zwanenburg, Mahmoud A. Abdalah, Aditya Apte, Saeed Ashrafinia, J. Beukinga, Marta Bogowicz, Christine Dinh, Michael Goetz, Mathieu Hatt, Ralph T. H. Leijenaar, Jacopo Lenkowicz, Olivier Morin, Arvind Rao, Jairo Socarras Fernandez, Martin Vallières, Lisanne V. van Dijk, Jennifer van Griethuysen, Floris H. P. van Velden, P. Whybra, Esther G.C. Troost, Corinna Richter, Steffen Löck

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBiomarkerComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ResultsThe PT model for LRC comprised 3 radiomic features.The mixed model used 4 PT radiomic features (from LC prediction), as a preliminary prediction, combined with 4 LN radiomic features.Both models were significantly associated with LRC in the training and validation cohorts (CI_training_PT = 0.71, CI_validaton_PT = 0.70, CI_training_mixed = 0.80, CI_validaton_mixed = 0.74).The mixed model showed significantly higher performance than the PT model for prediction of LRC (p < 0.01).In the combination of PT radiomics and clinical nodal status (TNM) for prediction of LRC, the nodal status was not a significant predictor. ConclusionThis study shows for the first time that modeling using combined radiomics of the primary tumor and involved lymph nodes improves prediction of the composite endpoint LRC in comparison to primary tumor radiomics only.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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