Impact of harmonization and oversampling methods on radiomics analysis of multi-center imbalanced datasets: application to PET-based prediction of lung cancer subtypes
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical imaging data frequently encounter image-generation heterogeneity and class imbalance properties, challenging strong generalized predictive performances with data-driven machine-learning methods. The purpose of this study was to investigate the impact of harmonization and oversampling methods on multi-center imbalanced datasets, with specific application to PET-based radiomics modeling for histologic subtype prediction in non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: The retrospective study included 245 patients with adenocarcinoma (ADC) and 78 patients with squamous cell carcinoma (SCC) from 4 centers. Utilizing 1502 radiomics features per patient, we trained, validated, and tested 4 machine-learning classifiers, to investigate the effect of no harmonization (NoH) or 4 feature harmonization methods, paired with no oversampling (NoO) or 5 oversampling methods on subtype prediction. Model performance was evaluated using the average area under the ROC curve (AUROC) and G-mean via 5 times 5-fold cross-validations. Statistical comparisons of the combined models against baseline (NoH + NoO) were performed for each fold of cross-validation using the DeLong test. RESULTS: The number of cross-combinations with both AUROC and G-mean outperforming baseline in validation and testing was 15, 4, 2, and 7 (out of 29) for random forest (RF), linear discriminant analysis (LDA), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM), respectively. ComBat harmonization combined with oversampling (SMOTE) via RF yielded better performance than baseline (AUROC and G-mean of validation: 0.725 vs. 0.608 and 0.625 vs. 0.398; testing: 0.637 vs. 0.567 and 0.506 vs. 0.287), though statistical significances were not observed. CONCLUSIONS: Applying harmonization and oversampling methods in multi-center imbalanced datasets can improve NSCLC-subtype prediction, but the effect varies widely across classifiers. We have created open-source comparisons of harmonization and oversampling on different classifiers for comprehensive evaluations in different studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle