MRI Radiomics to Differentiate Between Low Grade Glioma and Glioblastoma Peritumoral Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The peritumoral region (PTR) of glioblastoma (GBM) appears as a T2W-hyperintensity and is characterized by microscopic tumor and edema. Infiltrative low grade glioma (LGG) comprises tumor cells that seem similar to GBM PTR on MRI. The work here explored if a radiomics-based approach can distinguish between LGG and GBM PTR, which can have future implications on existing treatment paradigms. Methods Patients with GBM and LGG imaged using a 1.5 T MRI were included in the study. Image data from cases of GBM PTR, and LGG were manually segmented guided by T2W hyperintensity. A set of 91 first-order and texture features were determined from each of T1W-contrast, and T2W-FLAIR, diffusion-weighted imaging sequences. Applying filtration techniques, a total of 3822 features were obtained. Different feature reduction techniques were employed, and a subsequent model was constructed using four machine learning classifiers. Leave-one-out cross-validation was used to assess classifier performance. Results The analysis included 42 GBM and 36 LGG. The best performance was obtained using AdaBoost classifier using all the features with a sensitivity, specificity, accuracy, and area of curve (AUC) of 91%, 86%, 89%, and 0.96, respectively. Amongst the feature selection techniques, the recursive feature elimination technique had the best results, with an AUC ranging from 0.87 to 0.92. Evaluation with the F-test resulted in the most consistent feature selection with 3 T1W-contrast texture features chosen in over 90% of instances. Conclusions Quantitative analysis of conventional MRI sequences can effectively demarcate GBM PTR from LGG, which is otherwise indistinguishable on visual estimation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».