Prognostic value of PET/CT and MR-based baseline radiomics among patients with Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PurposeRadiomics is an emerging imaging assessment technique, which has shown promise predicting survival among nasopharyngeal carcinoma (NPC) patients. Studies so far have focused on MR-based radiomic analysis. The aim of our study was to evaluate the prognostic value of clinical and radiomic parameters derived from both PET/CT and MR.MethodsRetrospective evaluation of 124 NPC patients with PET/CT and radiotherapy planning MR (RP-MR). Primary tumors were segmented using dedicated software (LIFEx .version 6.1) from PET, CT, contrast enhanced T1-weighted (T1-w), and T2-weighted (T2-w) MR sequences with 376 radiomic features extracted. Summary statistics described patient, disease and treatment characteristics. Kaplan Meier (KM) method estimated overall survival (OS) and progression free survival (PFS). Clinical factors selected based on univariate analysis and multivariate Cox model were subsequently constructed with radiomic features added.ResultsThe final models comparing clinical, clinical + RP-MR, clinical + PET/CT and clinical + RP-MR + PET/CT for OS and PFS demonstrated that combined radiomics signatures were significantly associated with improved survival prognostication (AUC 0.62 vs 0.81 vs 0.75 vs 0.86 at 21 months for PFS and 0.56 vs 0.85 vs 0.79 vs 0.96 at 24 months for OS). Clinical + RP-MR features initially outperform clinical + PET/CT for both OS and PFS (< 18 months), and later in the clinical course for PFS (> 42 months).ConclusionOur study demonstrated that PET/CT-based radiomic features may improve survival prognostication among NPC patients when combined with baseline clinical and MR-based radiomic features.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».