An interpretable CT-based machine learning model for predicting recurrence risk in stage II colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to develop an interpretable 3-year disease-free survival risk prediction tool to stratify patients with stage II colorectal cancer (CRC) by integrating CT images and clinicopathological factors. METHODS: A total of 769 patients with pathologically confirmed stage II CRC and disease-free survival (DFS) follow-up information were recruited from three medical centers and divided into training (n = 442), test (n = 190), and validation cohorts (n = 137). CT-based tumor radiomics features were extracted, selected, and used to calculate a Radscore. A combined model was developed using artificial neural network (ANN) algorithm, by integrating the Radscore with significant clinicoradiological factors to classify patients into high- and low-risk groups. Model performance was assessed using the area under the curve (AUC), and feature contributions were qualified using the Shapley additive explanation (SHAP) algorithm. Kaplan-Meier survival analysis revealed the prognostic stratification value of the risk groups. RESULTS: Fourteen radiomics features and five clinicoradiological factors were selected to construct the radiomics and clinicoradiological models, respectively. The combined model demonstrated optimal performance, with AUCs of 0.811 and 0.846 in the test and validation cohorts, respectively. Kaplan-Meier curves confirmed effective patient stratification (p < 0.001) in both test and validation cohorts. A high Radscore, rough intestinal outer edge, and advanced age were identified as key prognostic risk factors using the SHAP. CONCLUSION: The combined model effectively stratified patients with stage II CRC into different prognostic risk groups, aiding clinical decision-making. CRITICAL RELEVANCE STATEMENT: Integrating CT images with clinicopathological information can facilitate the identification of patients with stage II CRC who are most likely to benefit from adjuvant chemotherapy. KEY POINTS: The effectiveness of adjuvant chemotherapy for stage II colorectal cancer remains debated. A combined model successfully identified high-risk stage II colorectal cancer patients. Shapley additive explanations enhance the interpretability of the model's predictions.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».