Predicting early stage lung cancer recurrence and survival from combined tumor motion amplitude and radiomics on free‐breathing 4D‐CT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer control outcomes of lung cancer are hypothesized to be affected by several confounding factors, including tumor heterogeneity and patient history, which have been hypothesized to mitigate the dose delivery effectiveness when treated with radiation therapy. Providing an accurate predictive model to identify patients at risk would enable tailored follow-up strategies during treatment. PURPOSE: Our goal is to demonstrate the added prognostic value of including tumor displacement amplitude in a predictive model that combines clinical features and computed tomography (CT) radiomics for 2-year recurrence and survival in non-small-cell lung cancer (NSCLC) patients treated with curative-intent stereotactic body radiation therapy. METHODS: A cohort of 381 patients treated for primary lung cancer with radiotherapy was collected, each including a planning CT with a dosimetry plan, 4D-CT, and clinical information. From this cohort, 101 patients (26.5%) experienced cancer progression (locoregional/distant metastasis) or death within 2 years of the end of treatment. Imaging data was analyzed for radiomics features from the tumor segmented image, as well as tumor motion amplitude measured on 4D-CT. A random forest (RF) model was developed to predict the overall outcomes, which was compared to three other approaches - logistic regression, support vector machine, and convolutional neural networks. RESULTS: A 6-fold cross-validation study yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 72% for progression-free survival when combining clinical data with radiomics features and tumor motion using a RF model (72% sensitivity and 81% specificity). The combined model showed significant improvement compared to standard clinical data. Model performances for loco-regional recurrence and overall survival sub-outcomes were established at 73% and 70%, respectively. No comparative methods reached statistical significance in any data configuration. CONCLUSIONS: Combined tumor respiratory motion and radiomics features from planning CT showed promising predictive value for 2-year tumor control and survival, indicating the potential need for improving motion management strategies in future studies using machine learning-based prognosis models.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».