Noise-Based Image Harmonization Significantly Increases Repeatability and Reproducibility of Radiomics Features in PET Images: A Phantom Study
Notice bibliographique
Résumé
For multicenter clinical studies, characterizing the robustness of image-derived radiomics features is essential. Features calculated on PET images have been shown to be very sensitive to image noise. The purpose of this work was to investigate the efficacy of a relatively simple harmonization strategy on feature robustness and agreement. A purpose-built texture pattern phantom was scanned on 10 different PET scanners in 7 institutions with various different image acquisition and reconstruction protocols. An image harmonization technique based on equalizing a contrast-to-noise ratio was employed to generate a "harmonized" alongside a "standard" dataset for a reproducibility study. In addition, a repeatability study was performed with images from a single PET scanner of variable image noise, varying the binning time of the reconstruction. Feature agreement was measured using the intraclass correlation coefficient (ICC). In the repeatability study, 81/93 features had a lower ICC on the images with the highest image noise as compared to the images with the lowest image noise. Using the harmonized dataset significantly improved the feature agreement for five of the six investigated feature classes over the standard dataset. For three feature classes, high feature agreement corresponded with higher sensitivity to the different patterns, suggesting a way to select suitable features for predictive models.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».