Non-invasive liver fibrosis screening on CT images using radiomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a radiomics machine learning model for detecting liver fibrosis on CT images of the liver. METHODS: With Ethics Board approval, 169 patients (68 women, 101 men; mean age, 51.2 years ± 14.7 [SD]) underwent an ultrasound-guided liver biopsy with simultaneous CT acquisitions without and following intravenous contrast material administration. Radiomic features were extracted from two regions of interest (ROIs) on the CT images, one placed at the biopsy site and another distant from the biopsy site. A development cohort, which was split further into training and validation cohorts across 100 trials, was used to determine the optimal combinations of contrast, normalization, machine learning model, and radiomic features for liver fibrosis detection based on their Area Under the Receiver Operating Characteristic curve (AUC) on the validation cohort. The optimal combinations were then used to develop one final liver fibrosis model which was evaluated on a test cohort. RESULTS: When averaging the AUC across all combinations, non-contrast enhanced (NC) CT (AUC, 0.6100; 95% CI: 0.5897, 0.6303) outperformed contrast-enhanced CT (AUC, 0.5680; 95% CI: 0.5471, 0.5890). The most effective model was found to be a logistic regression model with input features of maximum, energy, kurtosis, skewness, and small area high gray level emphasis extracted from non-contrast enhanced NC CT normalized using Gamma correction with γ = 1.5 (AUC, 0.7833; 95% CI: 0.7821, 0.7845). CONCLUSIONS: The presented radiomics-based logistic regression model holds promise as a non-invasive detection tool for subclinical, asymptomatic liver fibrosis. The model may serve as an opportunistic liver fibrosis screening tool when operated in the background during routine CT examinations covering liver parenchyma. The final liver fibrosis detection model is made publicly available at: https://github.com/IMICSLab/RadiomicsLiverFibrosisDetection .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle