The use of texture-based radiomics CT analysis to predict outcomes in early-stage non-small cell lung cancer treated with stereotactic ablative radiotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE:: Stereotactic ablative radiotherapy (SABR) is being increasingly used as a non-invasive treatment for early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). A non-invasive method to estimate treatment outcomes in these patients would be valuable, especially since access to tissue specimens is often difficult in these cases. METHODS:: We developed a method to predict survival following SABR in NSCLC patients using analysis of quantitative image features on pre-treatment CT images. We developed a Cox Lasso model based on two-dimensional Riesz wavelet quantitative texture features on CT scans with the goal of separating patients based on survival. RESULTS:: The median log-rank p-value for 1000 cross-validations was 0.030. Our model was able to separate patients based upon predicted survival. When we added tumor size into the model, the p-value lost its significance, demonstrating that tumor size is not a key feature in the model but rather decreases significance likely due to the relatively small number of events in the dataset. Furthermore, running the model using Riesz features extracted either from the solid component of the tumor or from the ground glass opacity (GGO) component of the tumor maintained statistical significance. However, the p-value improved when combining features from the solid and the GGO components, demonstrating that there are important data that can be extracted from the entire tumor. CONCLUSIONS:: The model predicting patient survival following SABR in NSCLC may be useful in future studies by enabling prediction of survival-based outcomes using radiomics features in CT images. ADVANCES IN KNOWLEDGE:: Quantitative image features from NSCLC nodules on CT images have been found to significantly separate patient populations based on overall survival (p = 0.04). In the long term, a non-invasive method to estimate treatment outcomes in patients undergoing SABR would be valuable, especially since access to tissue specimens is often difficult in these cases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle