Determining risk and predictors of head and neck cancer treatment-related lymphedema: A clinicopathologic and dosimetric data mining approach using interpretable machine learning and ensemble feature selection
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The ability to determine the risk and predictors of lymphedema is vital in improving the quality of life for head and neck (HN) cancer patients. However, selecting robust features is challenging due to the multicollinearity and high dimensionality of radiotherapy (RT) data. This study aims to overcome these challenges using an ensemble feature selection technique with machine learning (ML). Materials and methods: Thirty organs-at-risk, including bilateral cervical lymph node levels, were contoured, and dose-volume data were extracted from 76 HN treatment plans. Clinicopathologic data was collected. Ensemble feature selection was used to reduce the number of features. Using the reduced features as input to ML and competing risk models, internal and external lymphedema prediction capability was evaluated with the ML models, and time to lymphedema event and risk stratification were estimated using the risk models. Results: Two ML models, XGBoost and random forest, exhibited robust prediction performance. They achieved average F1-scores and AUCs of 84 ± 3.3 % and 79 ± 11.9 % (external lymphedema), and 64 ± 12 % and 78 ± 7.9 % (internal lymphedema). Predictive ML and risk models identified common predictors, including bulky node involvement, high dose to various lymph node levels, and lymph nodes removed during surgery. At 180 days, removing 0-25, 26-50, and > 50 lymph nodes increased external lymphedema risk to 72.1 %, 95.6 %, and 57.7 % respectively (p = 0.01). Conclusion: Our approach, involving the reduction of HN RT data dimensionality, resulted in effective ML models for HN lymphedema prediction. Predictive dosimetric features emerged from both predictive and competing risk models. Consistency with clinicopathologic features from other studies supports our methodology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».