Machine Learning Integrating 99mTc Sestamibi SPECT/CT and Radiomics Data Achieves Optimal Characterization of Renal Oncocytic Tumors
Notice bibliographique
Résumé
The increasing evidence of oncocytic renal tumors positive in 99mTc Sestamibi Single Photon Emission Tomography/Computed Tomography (SPECT/CT) examination calls for the development of diagnostic tools to differentiate these tumors from more aggressive forms. This study combined radiomics analysis with the uptake of 99mTc Sestamibi on SPECT/CT to differentiate benign renal oncocytic neoplasms from renal cell carcinoma. A total of 57 renal tumors were prospectively collected. Histopathological analysis and radiomics data extraction were performed. XGBoost classifiers were trained using the radiomics features alone and combined with the results from the visual evaluation of 99mTc Sestamibi SPECT/CT examination. The combined SPECT/radiomics model achieved higher accuracy (95%) with an area under the curve (AUC) of 98.3% (95% CI 93.7–100%) than the radiomics-only model (71.67%) with an AUC of 75% (95% CI 49.7–100%) and visual evaluation of 99mTc Sestamibi SPECT/CT alone (90.8%) with an AUC of 90.8% (95%CI 82.5–99.1%). The positive predictive values of SPECT/radiomics, radiomics-only, and 99mTc Sestamibi SPECT/CT-only models were 100%, 85.71%, and 85%, respectively, whereas the negative predictive values were 85.71%, 55.56%, and 94.6%, respectively. Feature importance analysis revealed that 99mTc Sestamibi uptake was the most influential attribute in the combined model. This study highlights the potential of combining radiomics analysis with 99mTc Sestamibi SPECT/CT to improve the preoperative characterization of benign renal oncocytic neoplasms. The proposed SPECT/radiomics classifier outperformed the visual evaluation of 99mTc Sestamibii SPECT/CT and the radiomics-only model, demonstrating that the integration of 99mTc Sestamibi SPECT/CT and radiomics data provides improved diagnostic performance, with minimal false positive and false negative results.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».