FLT-PET And FDG-PET/CT For The Detection Of Relapse Following Definitive Radiotherapy In Non-small Cell Lung Cancer: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
Background: To identify radiomics features as prognostic factors in patients with adenocarcinoma of lung and assess its incremental value to the traditional staging system and clinical-pathologic risk factors.Method: Total 1085 patients who underwent surgery for lung adenocarcinoma were enrolled in this study (from March 2010 to December 2014, training cohort: n ¼ 749; from January 2015 to February 2016, temporal validation cohort: n ¼ 336).A subset of 80/94 reproducible radiomics features including shape, first order statistics and texture features were identified reproducible and selected for analysis.A radiomics signature to predict (overall survival, OS and recurrence free survival, RFS) was generated by using the least absolute shrinkage and selection operator, or LASSO in training cohort.Association between the radiomics signature and prognosis was explored.Prognostic models incorporating radiomics signature alone and combined clinical-pathologic risk factors including staging system, age, sex, smoking status and adenocarcinoma subtype were tested in the temporal validation cohort.Result: s: The radiomics signatures (constructed from 5 features identified from LASSO) were significantly associated with OS and RFS.Compared with traditional staging, the radiomics signature resulted in better performance for the estimation of OS (C-index for radiomic signature vs TNM staging ¼ 0.726 vs 0.689 in training set, 0.798 vs 0.766 in validation set) and RFS (0.760 vs 0.722 in training set, 0.773 vs 0.751 in validation set) in both training and validation cohorts.The combined model of radiomic signature and clinical-pathologic risk factors showed a significant improvement of predictive performance over the TNM staging system in both training and validation cohorts (OS, C-index ¼ 0.774 in training set and 0.857 in validation set; RFS, Cindex ¼ 0.796 in training set and 0.837 in validation set; for all, p < 0.05).Conclusion: Contrast enhanced CT-based radiomics provided improved prognostic prediction in resectable lung adenocarcinoma, which might enable a step forward precision medicine and affect personalized postoperative treatment strategies.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».