Radiomic assessment of the progression of acoustic neuroma after gamma knife stereotactic radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study was to determine whether radiomic features measured at baseline in Magnetic Resonance images (MRI) of acoustic neuromas (AN) can predict Gamma Knife (GK) treatment outcome.Methods: The study was conducted on pre- and post-GK MRI-T2 scans of 32 patients with AN who underwent stereotactic radiosurgery (SRS) for 12 Gy dose. Radiomic features extracted include Intensity, Fractals, Laplacian of Gaussian and textural Co-Occurrence, Run-length (RL), Size Zone, and Neighborhood Gray-Tone Difference matrices (NGTDM) features. Subjects were classified as treatment failures (TF) if tumor volume increased > 10%. Pre- and post-SRS audiology reports were utilized in hearing evaluation.Results: Fifteen subjects (47%) qualified as TFs. In univariate receiver operating characteristic (ROC) analysis, two radiomicfeatures, complexity in NGTDM and run percentage in RL, displayed areas under curves of > 0.65.Conclusion: This initial radiomic study establishes features that illustrates the prognostic ability of the SRS treatment in acousticneuroma. Hearing preservation was achieved in a majority of acoustic neuroma patients treated in Gamma Knife.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».