Utility of T2-weighted MRI texture analysis in assessment of peripheral zone prostate cancer aggressiveness: a single-arm, multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T 2 -weighted (T 2 W) MRI provides high spatial resolution and tissue-specific contrast, but it is predominantly used for qualitative evaluation of prostate anatomy and anomalies. This retrospective multicenter study evaluated the potential of T 2 W image-derived textural features for quantitative assessment of peripheral zone prostate cancer (PCa) aggressiveness. A standardized preoperative multiparametric MRI was performed on 87 PCa patients across 6 institutions. T 2 W intensity and apparent diffusion coefficient (ADC) histogram, and T 2 W textural features were computed from tumor volumes annotated based on whole-mount histology. Spearman correlations were used to evaluate association between textural features and PCa grade groups (i.e. 1–5). Feature utility in differentiating and classifying low-(grade group 1) vs. intermediate/high-(grade group ≥ 2) aggressive cancers was evaluated using Mann–Whitney U-tests, and a support vector machine classifier employing “hold-one-institution-out” cross-validation scheme, respectively. Textural features indicating image homogeneity and disorder/complexity correlated significantly ( p < 0.05) with PCa grade groups. In the intermediate/high-aggressive cancers, textural homogeneity and disorder/complexity were significantly lower and higher, respectively, compared to the low-aggressive cancers. The mean classification accuracy across the centers was highest for the combined ADC and T 2 W intensity-textural features (84%) compared to ADC histogram (75%), T 2 W histogram (72%), T 2 W textural (72%) features alone or T 2 W histogram and texture (77%), T 2 W and ADC histogram (79%) combined. Texture analysis of T 2 W images provides quantitative information or features that are associated with peripheral zone PCa aggressiveness and can augment their classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».