PET/CT radiomics potentially improves progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) prognostication beyond UICC TNM staging in oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Radiomic analysis of medical images enables automated comprehensive quantification of target lesion shape, texture, and signal intensity characteristics beyond visual assessment. We applied pre-treatment FDG-PET/non-contrast CT radiomics, UICC 8th edition TNM staging and machine learning for outcome prognostication in OPSCC. Methods Data from 311 OPSCC patients was retrieved from institutional archives and The Cancer Imaging Archive. Patients with known HPV-status, cM0-status at initial staging, PFS/death events or >18 months of uneventful follow-up, and treated with curative intent were included. After manual delineation of primary tumors and metastatic cervical lymph nodes, 1037 PET and 1037 CT radiomic features were extracted per lesion. In 33x-repeat 3-fold cross-validation, random survival forest (RSF) models for PFS and OS were trained using (1) radiomic features, (2) UICC T-, N- and overall stage concatenated with HPV-status, and (3) UICC staging combined with radiomics as input. In addition, random forest classifiers (RF) trained on radiomic features alone generated high- and low-risk groups. RSF and RF output was averaged across validation folds. Results In HPV+/HPV- OPSCC, RSF models for PFS yielded a mean Harrell’s C-index±SD of 0.54±0.06/0.50±0.06 (UICC), 0.62±0.05/0.55±0.07 (radiomics) and 0.62±0.05/0.56±0.07 (combined). RSF models for OS yielded 0.55±0.08/0.50±0.08 (UICC), 0.63±0.08/0.60±0.09 (radiomics) and 0.63±0.08/0.60±0.09 (combined). The Radiomics-based stratification of 3- to 5-year PFS and OS was significant in Kaplan-Meier analysis of HPV+ subjects, with similar trends in the smaller HPV- group. Conclusion PET/CT Radiomics may provide complementary value for prognostication in OPSCC. Publication History Article published online: 24 May 2022 © 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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) | 0,001 | 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 ».