Hybrid Feature Selection for Predicting Chemotherapy Response in Locally Advanced Breast Cancer Using Clinical and CT Radiomics Features: Integration of Matrix Rank and Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) is the important and effective approach to treat locally advanced breast cancer (LABC). The prediction of response to NAC prior to start is an efficient approach to obtaining perspective about the effectiveness of treatment. The objective of this study is to design a machine learning pipeline to predict tumor response to NAC treatment for patients with LABC using the combination of clinical features and radiomics computed tomography (CT) features. METHOD: A total of 858 clinical and radiomics CT features were determined for 117 patients with LABC to predict the tumor response to NAC treatment. Since the number of features is greater than the number of samples, dimensionality reduction is an indispensable step. To this end, we proposed a novel hybrid feature selection to not only select top features but also optimize the classifier hyperparameters. This hybrid feature selection has two phases. In the first phase, we applied a filter-based strategy feature selection technique using matrix rank theorem to remove all dependent and redundant features. In the second phase, we applied a genetic algorithm which coupled with the SVM classifier. The genetic algorithm determined the optimum number of features and top features. Performance of the proposed technique was assessed by balanced accuracy, accuracy, area under curve (AUC), and F1-score. This is the binary classification task to predict response to NAC. We consider three models for this study including clinical features, radiomics CT features, and a combination of clinical and radiomics CT features. RESULTS: A total of 117 patients with LABC with a mean age of 52 ± 11 were studied in this study. Of these, 82 patients with LABC were the responder group (response to NAC) and 35 were the non-response group to chemotherapy. The best performance was obtained by the combination of clinical and CT radiomics features with Accuracy = 0.88. CONCLUSION: The results indicate that the combination of clinical features and CT radiomic features is an effective approach to predict response to NAC treatment for patients with LABC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».