Beyond hand-crafted features for pretherapeutic molecular status identification of pediatric low-grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
The use of targeted agents in the treatment of pediatric low-grade gliomas (pLGGs) relies on the determination of molecular status. It has been shown that genetic alterations in pLGG can be identified non-invasively using MRI-based radiomic features or convolutional neural networks (CNNs). We aimed to build and assess a combined radiomics and CNN non-invasive pLGG molecular status identification model. This retrospective study used the tumor regions, manually segmented from T2-FLAIR MR images, of 336 patients treated for pLGG between 1999 and 2018. We designed a CNN and Random Forest radiomics model, along with a model relying on a combination of CNN and radiomic features, to predict the genetic status of pLGG. Additionally, we investigated whether CNNs could predict radiomic feature values from MR images. The combined model (mean AUC: 0.824) outperformed the radiomics model (0.802) and CNN (0.764). The differences in model performance were statistically significant (p-values < 0.05). The CNN was able to learn predictive radiomic features such as surface-to-volume ratio (average correlation: 0.864), and difference matrix dependence non-uniformity normalized (0.924) well but was unable to learn others such as run-length matrix variance (- 0.017) and non-uniformity normalized (- 0.042). Our results show that a model relying on both CNN and radiomic-based features performs better than either approach separately in differentiating the genetic status of pLGGs, and that CNNs are unable to express all handcrafted features.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».