Characterizing intra-tumor regions on quantitative ultrasound parametric images to predict breast cancer response to chemotherapy at pre-treatment
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of quantitative ultrasound (QUS) multi-parametric imaging in conjunction with unsupervised classification algorithms was investigated for the first time in characterizing intra-tumor regions to predict breast tumor response to chemotherapy before the start of treatment. QUS multi-parametric images of breast tumors were generated using the ultrasound radiofrequency data acquired from 181 patients diagnosed with locally advanced breast cancer and planned for neo-adjuvant chemotherapy followed by surgery. A hidden Markov random field (HMRF) expectation maximization (EM) algorithm was applied to identify distinct intra-tumor regions on QUS multi-parametric images. Several features were extracted from the segmented intra-tumor regions and tumor margin on different parametric images. A multi-step feature selection procedure was applied to construct a QUS biomarker consisting of four features for response prediction. Evaluation results on an independent test set indicated that the developed biomarker coupled with a decision tree model with adaptive boosting (AdaBoost) as the classifier could predict the treatment response of patient at pre-treatment with an accuracy of 85.4% and an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.89. In comparison, the biomarkers consisted of the features derived from the entire tumor core (without consideration of the intra-tumor regions), and the entire tumor core and the tumor margin could predict the treatment response of patients with an accuracy of 74.5% and 76.4%, and an AUC of 0.79 and 0.76, respectively. Standard clinical features could predict the therapy response with an accuracy of 69.1% and an AUC of 0.6. Long-term survival analyses indicated that the patients predicted by the developed model as responders had a significantly better survival compared to the non-responders. Similar findings were observed for the two response cohorts identified at post-treatment based on standard clinical and pathological criteria. The results obtained in this study demonstrated the potential of QUS multi-parametric imaging integrated with unsupervised learning methods in identifying distinct intra-tumor regions in breast cancer to characterize its responsiveness to chemotherapy prior to the start of treatment.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».