Prospective study on the reproducibility of radiomic features in the setting of variable CT contrast timing: initial results
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer is the third most commonly diagnosed cancer in the United States with roughly half of these patients developing liver metastases, of which less than 10% survive past 3 years. Although resection is possible in some cases, only 15–25% of these patients are considered cured at the 10 year mark. Research supported by single-institution data shows that quantitative information taken from contrast-enhanced computed tomography (CECT) scans has the potential to pre-operatively predict patients at high risk for recurrence. CT image acquisition, reconstruction, and contrast timing affect the generalizability of predictive radiomic models in CT. Identification of reproducible features, therefore, is a necessary prerequisite to clinical implementation. We prospectively varied CT acquisition, reconstruction, and contrast timing parameters to quantify variability of radiomic features. Reproducibility analysis was performed using Lin’s concordance correlation coefficient (CCC) with 135 patients from Memorial Sloan Kettering Cancer Center (n = 68) and University of Texas MD Anderson Cancer Center (n = 67). Each patient underwent an additional phase CECT scan within ± 15 seconds of the routine portal venous phase using a controlled protocol, with systematic variations in scan timing, image acquisition, and image reconstruction. Radiomic features were extracted from the liver parenchyma and largest metastasis separately. Features extracted from the liver parenchyma were found to be less reproducible than those extracted from the largest tumor,. Reproducibility of features extracted from the tumor showed a negative correlation with the magnitude of scan delay. When reconstructed with a 5 mm slice thickness, scans with higher levels of adaptive statistical iterative reconstruction showed less reproducibility.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».