<scp>CT</scp> radiomics identifying non‐responders to neoadjuvant chemoradiotherapy among patients with locally advanced rectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Early detection of non-response to neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) for locally advanced colorectal cancer (LARC) remains challenging. We aimed to assess whether pretreatment radiotherapy planning computed tomography (CT) radiomics could distinguish the patients with no response or no downstaging after nCRT from those with response and downstaging after nCRT. MATERIALS AND METHODS: Patients with LARC who were treated with nCRT were retrospectively enrolled between March 2009 and March 2019. Traditional radiological characteristics were analyzed by visual inspection and radiomic features were analyzed through computational methods from the pretreatment radiotherapy planning CT images. Differentiation models were constructed using radiomic methods and clinicopathological characteristics for predicting non-response to nCRT. Model performance was assessed for classification efficiency, calibration, discrimination, and clinical application. RESULTS: This study enrolled a total of 215 patients, including 151 patients in the training cohort (50 non-responders and 101 responders) and 64 patients in the validation cohort (21 non-responders and 43 responders). For predicting non-response, the model constructed with an ensemble machine learning method had higher performance with area under the curve (AUC) values of 0.92 and 0.89 as compared to the model constructed with the logistic regression method (AUC: 0.72 and 0.71 for the training and validation cohorts, respectively). Both decision curve and calibration curve analyses confirmed that the ensemble machine learning model had higher prediction performance. CONCLUSION: Pretreatment CT radiomics achieved satisfying performance in predicting non-response to nCRT and could be helpful to assist in treatment planning for patients with LARC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».