PSMA PET/CT as a predictive tool for subregional importance estimates in the parotid gland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . Xerostomia and radiation-induced salivary gland dysfunction remain a common side effect for head-and-neck radiotherapy patients, and attempts have been made to quantify the heterogeneity of the dose response within parotid glands. Prostate Specific Membrane Antigen (PSMA) ligands have demonstrated high uptake in salivary glands, which has been shown to correlate with gland functionality. Here we compare several models of parotid gland subregional relative importance with PSMA positron emission tomography (PET) uptake. We then develop a predictive model for Clark et al 's relative importance estimates using PSMA PET and CT radiomic features, and demonstrate a methodology for predicting patient-specific importance deviations from the population. Approach . Intra-parotid gland uptake was compared with four regional importance models using 30 [18F]DCFPyL PSMA PET images. The correlation of uptake and importance was ascertained when numerous non-overlapping subregions were defined, while a paired t-test was used to compare binary region pairs. A radiomics-based predictive model of population importance was developed using a double cross-validation methodology. A model was then devised for supplementing population-level subregional importance estimates for each patient using patient-specific radiomic features. Main Results . Anticorrelative relationships were found to exist between PSMA PET uptake and four independent models of subregional parotid gland importance from the literature. Kernel Ridge Regression with principal component analysis feature selection performed best over test sets (Mean Absolute Error = 0.08), with gray level co-occurrence matrix (GLCM) features being particularly important. Deblurring PSMA PET images with neural blind deconvolution strengthened correlations and improved model performance. Significance . This study suggests that regions of relatively low PSMA PET uptake in parotid glands may exhibit relatively high dose-sensitivity. We’ve demonstrated the utility of PSMA PET radiomic features for predicting relative importance within subregions of parotid glands. PSMA PET appears to be a promising quantitative imaging modality for analyzing salivary gland functionality.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».