Sensitivity of radiomic features to inter-observer variability and image pre-processing in Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps of cervix cancer patients
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
PURPOSE: The aims of this study are to evaluate the stability of radiomic features from Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps of cervical cancer with respect to: (1) reproducibility in inter-observer delineation, and (2) image pre-processing (normalization/quantization) prior to feature extraction. MATERIALS AND METHODS: Two observers manually delineated the tumor on ADC maps derived from pre-treatment diffusion-weighted Magnetic Resonance imaging of 81 patients with FIGO stage IB-IVA cervical cancer. First-order, shape, and texture features were extracted from the original and filtered images considering 5 different normalizations (four taken from the available literature, and one based on urine ADC) and two different quantization techniques (fixed-bin widths from 0.05 to 25, and fixed-bin count). Stability of radiomic features was assessed using intraclass correlation coefficient (ICC): poor (ICC < 0.75); good (0.75 ≤ ICC ≤ 0.89), and excellent (ICC ≥ 0.90). Dependencies of the features with tumor volume were assessed using Spearman's correlation coefficient (ρ). RESULTS: The approach using urine-normalized values together with a smaller bin width (0.05) was the most reproducible (428/552, 78% features with ICC ≥ 0.75); the fixed-bin count approach was the least (215/552, 39% with ICC ≥ 0.75). Without normalization, using a fixed bin width of 25, 348/552 (63%) of features had an ICC ≥ 0.75. Overall, 26% (range 25-30%) of the features were volume-dependent (ρ ≥ 0.6). None of the volume-independent shape features were found to be reproducible. CONCLUSION: Applying normalization prior to features extraction increases the reproducibility of ADC-based radiomics features. When normalization is applied, a fixed-bin width approach with smaller widths is suggested.
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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 | 0,000 | 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 découle