The Effect of Ultrasound Image Pre-Processing on Radiomics Feature Quality: A Study on Shoulder Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Radiomics, the extraction of quantitative features from medical images, has shown great promise in enhancing diagnostic and prognostic models, particularly in CT and MRI. However, its application in ultrasound (US) imaging, especially in musculoskeletal (MSK) imaging, remains underexplored. The inherent variability of ultrasound, influenced by operator dependency and various imaging settings, presents significant challenges to the reproducibility of radiomic features. This study aims to identify whether commonly used image pre-processing methods can increase the reproducibility of radiomics features, increasing the quality of analysis. This is performed with shoulder calcific tendinopathy as a case study. Ultrasound images from 84 patients with rotator cuff calcifications were retrospectively analysed. Three pre-processing techniques-Histogram Equalization, Standard CLAHE, and Advanced CLAHE-were applied to adjust image quality. Manual segmentation of calcifications was performed, followed by the extraction of 849 radiomic features. The reproducibility of these features was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC), comparing results across pre-processing methods within the dataset. The Advanced CLAHE pre-processing method consistently yielded the highest ICC values, indicating superior reproducibility of radiomic features compared to other methods. Wavelet-transformed features, particularly in the GLCM and GLRLM subgroups, demonstrated robust reproducibility across all pre-processing techniques. Shape features, however, continued to show lower reproducibility. Advanced CLAHE pre-processing significantly enhances the reproducibility of radiomic features in ultrasound imaging of calcifications. This study underscores the importance of pre-processing in achieving reliable radiomic analyses, particularly in operator-dependent imaging modalities like ultrasound.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».