Do Dosiomic Features Extracted From Planned 3-Dimensional Dose Distribution Improve Biochemical Failure-Free Survival Prediction: an Analysis Based on a Large Multi-Institutional Data Set
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of this work was to investigate whether including additional dosiomic features can improve biochemical failure-free survival prediction compared with models with clinical features only or with clinical features as well as equivalent uniform dose and tumor control probability. Methods and Materials: test. Results: Model C selected 6 dosiomic features and 4 clinical features to be prognostic. There were statistically significant differences between the 4 risk groups for both training and validation data sets. The C-index for the out-of-bag samples of the training data set was 0.650, 0.648, and 0.669 for models A, B, and C, respectively. The C-index for the validation data set for models A, B, and C was 0.653, 0.648, and 0.662, respectively. Although gains were modest, Model C was statistically significantly better than models A and B. Conclusions: Dosiomics contain information beyond common dose-volume histogram metrics from planned dose distributions. Incorporation of prognostic dosiomic features in biochemical failure-free survival outcome models can lead to statistically significant although modest improvement in performance.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».