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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».