Radiomic Features From Multi-Parameter MRI Combined With Clinical Parameters Predict Molecular Subgroups in Patients With Medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
The 2016 WHO Classification of Central Nervous System tumors has included four molecular subgroups under medulloblastoma (MB) as sonic hedgehog (SHH), wingless (WNT), Grade 3 and Group 4. We aimed to develop machine learning models for predicting MB molecular subgroups based on multi-parameter magnetic resonance imaging (MRI) radiomics, tumor locations and clinical factors. 122 MB patients were enrolled retrospectively. After selecting robust, nonredundant and relevant features from 5529 extracted radiomics features, a random forest model was constructed based on a training cohort (n = 92) and evaluated on a testing cohort (n = 30). By combining the radiographic features and clinical parameters, two combined prediction models were also built. The subgroup can be classified using an 11-feature radiomics model with a high area under curve (AUC) of 0.8264 for WNT and modest AUCs of 0.6683, 0.6004 and 0.6979 for SHH, Group 3 and Group 4 in testing cohort, respectively. Incorporating location and hydrocephalus into the radiomics model resulted in improved AUCs of 0.8403 and 0.8317 for WNT and SHH, respectively. After adding gender and age, the AUCs for WNT and SHH were further improved to 0.9097 and 0.8654, while the accuracies were 70% and 86.67% for Group 3 and Group 4, respectively. The prediction performance was excellent for WNT and SHH, while that for Group 3 and Group 4 needs further improvements. Machine learning algorithms offer potentials to non-invasively predict molecular subgroups of MB.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».