Changes in apparent diffusion coefficient radiomics features during dose-painted radiotherapy and high dose rate brachytherapy for prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background and purposeDose escalation has improved cancer outcomes for patients with localized prostate cancer. Targeting subprostatic tumor regions for dose intensification may further improve outcomes. Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps may enable early radiation response assessment and dose adaptation. This study was a proof-of-principle investigation of early changes in ADC radiomics features for patients undergoing radiotherapy with dose escalation to the gross tumor volume (GTV).Materials and methodsFifty-nine patients were enrolled on a prospective tumor dose-escalation trial. Multi-parametric MRI was performed at baseline and week six, corresponding to the time of peak ADC change. GTV and prostate contours were deformably registered between baseline and week six T2-weighted images, and applied to ADC maps, to account for diminished image contrast post-EBRT and possible differences in prostate gland volume, shape, and orientation. A total of 101 radiomics features were tested for significant change post-EBRT using two-tailed Student’s t-test. All ADC features of the prostate and GTV volumes were correlated using Pearson’s coefficient (p < 0.00008, based on Bonferroni correction).ResultsADC feature extraction was insensitive to b = 0 s/mm2 exclusion, and to gradient non-linearity bias. GTV presented predominant changes in first-order features, particularly 10Percentile, and prostate volumes presented predominant changes in second-order features. Changes in both first and second-order features of GTV and prostate ROIs were strongly correlated.ConclusionsOur data confirmed significant changes in numerous GTV and prostate features assessed from ADC and T2-weighted images during radiotherapy; all of which may be potential biomarkers of early radiation response.
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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 | 0,000 | 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 ».