$$\text {DRTOP}$$: deep learning-based radiomics for the time-to-event outcome prediction in lung cancer
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
Abstract Hand-crafted radiomics has been used for developing models in order to predict time-to-event clinical outcomes in patients with lung cancer. Hand-crafted features, however, are pre-defined and extracted without taking the desired target into account. Furthermore, accurate segmentation of the tumor is required for development of a reliable predictive model, which may be objective and a time-consuming task. To address these drawbacks, we propose a deep learning-based radiomics model for the time-to-event outcome prediction, referred to as DRTOP that takes raw images as inputs, and calculates the image-based risk of death or recurrence, for each patient. Our experiments on an in-house dataset of 132 lung cancer patients show that the obtained image-based risks are significant predictors of the time-to-event outcomes. Computed Tomography (CT)-based features are predictors of the overall survival (OS), with the hazard ratio (HR) of 1.35, distant control (DC), with HR of 1.06, and local control (LC), with HR of 2.66. The Positron Emission Tomography (PET)-based features are predictors of OS and recurrence free survival (RFS), with hazard ratios of 1.67 and 1.18, respectively. The concordance indices of $$68\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>68</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> , $$63\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>63</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> , and $$64\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>64</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> for predicting the OS, DC, and RFS show that the deep learning-based radiomics model is as accurate or better in predicting predefined clinical outcomes compared to hand-crafted radiomics, with concordance indices of $$51\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>51</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> , $$64\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>64</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> , and $$47\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>47</mml:mn><mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow></mml:math> , for predicting the OS, DC, and RFS, respectively. Deep learning-based radiomics has the potential to offer complimentary predictive information in the personalized management of lung cancer patients.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découle