Distributed radiomics as a signature validation study using the Personal Health Train infrastructure
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
Prediction modelling with radiomics is a rapidly developing research topic that requires access to vast amounts of imaging data. Methods that work on decentralized data are urgently needed, because of concerns about patient privacy. Previously published computed tomography medical image sets with gross tumour volume (GTV) outlines for non-small cell lung cancer have been updated with extended follow-up. In a previous study, these were referred to as Lung1 (n = 421) and Lung2 (n = 221). The Lung1 dataset is made publicly accessible via The Cancer Imaging Archive (TCIA; https://www.cancerimagingarchive.net ). We performed a decentralized multi-centre study to develop a radiomic signature (hereafter "ZS2019") in one institution and validated the performance in an independent institution, without the need for data exchange and compared this to an analysis where all data was centralized. The performance of ZS2019 for 2-year overall survival validated in distributed radiomics was not statistically different from the centralized validation (AUC 0.61 vs 0.61; p = 0.52). Although slightly different in terms of data and methods, no statistically significant difference in performance was observed between the new signature and previous work (c-index 0.58 vs 0.65; p = 0.37). Our objective was not the development of a new signature with the best performance, but to suggest an approach for distributed radiomics. Therefore, we used a similar method as an earlier study. We foresee that the Lung1 dataset can be further re-used for testing radiomic models and investigating feature reproducibility.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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