Cleaning radiotherapy contours for radiomics studies, is it worth it? A head and neck cancer study
Notice bibliographique
Résumé
A vast majority of studies in the radiomics field are based on contours originating from radiotherapy planning. This kind of delineation ( e.g. Gross Tumor Volume, GTV) is often larger than the true tumoral volume, sometimes including parts of other organs ( e.g. trachea in Head and Neck, H&N studies) and the impact of such over-segmentation was little investigated so far. In this paper, we propose to evaluate and compare the performance between models using two contour types: those from radiotherapy planning, and those specifically delineated for radiomics studies. For the latter, we modified the radiotherapy contours to fit the true tumoral volume. The two contour types were compared when predicting Progression-Free Survival (PFS) using Cox models based on radiomics features extracted from FluoroDeoxyGlucose-Positron Emission Tomography (FDG-PET) and CT images of 239 patients with oropharyngeal H&N cancer collected from five centers, the data from the 2020 HECKTOR challenge. Using Dedicated contours demonstrated better performance for predicting PFS, where Harell's concordance indices of 0 . 61 and 0 . 69 were achieved for Radiotherapy and Dedicated contours, respectively. Using automatically Resegmented contours based on a fixed intensity range was associated with a C-index of 0.63. These results illustrate the importance of using clean dedicated contours that are close to the true tumoral volume in radiomics studies, even when tumor contours are already available from radiotherapy treatment planning
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».