Predicting Local Failure after Stereotactic Radiation Therapy in Brain Metastasis using Quantitative CT and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent advances in cancer treatment, the prognosis of patients diagnosed with brain metastasis is still poor. The median survival is limited to months even for patients undergoing treatment. Radiation therapy is a main component of treatment for brain metastasis. However, radiotherapy cannot control local progression in up to 20% of the metastatic brain tumours. An early prediction of radiotherapy outcome for individual patients could facilitate therapy adjustments to improve its efficacy. This study investigated the potential of quantitative CT biomarkers in conjunction with machine learning methods to predict local failure after radiotherapy in brain metastasis. Volumetric CT images were acquired for radiation treatment planning from 120 patients undergoing stereotactic radiotherapy. Quantitative features characterizing the morphology and texture were extracted from different regions of each lesion. A feature reduction/selection framework was adapted to define a quantitative CT biomarker of radiotherapy outcome. Different machine learning methods were applied and evaluated to predict the local failure outcome at pre-treatment. The optimum biomarker consisting of two features in conjunction with an AdaBoost with decision tree could predict the local failure outcome with 71% accuracy on an independent test set (20 patients, 31 lesions). This study is a step forward towards prediction of radiotherapy outcome in brain metastasis using quantitative imaging and machine learning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».