14 MACHINE-LEARNING MODELS FOR PREDICTION OF RADIONECROSIS IN PATIENTS UNDERGOING INTRACRANIAL STEREOTACTIC RADIOSURGERY FOR BRAIN METASTASIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PURPOSE To utilize machine learning and radiomic analysis to construct a model that can be used as a predictive tool for radiation necrosis (RN) after stereotatic radiotherapy (SRT) for brain metastasis (BM). MATERIALS AND METHODS Patients who had SRT in Vancouver, BC, between the years 2019-2023 were included. There are 31 lesions in the RN cohort, as defined as having radiologic evidence of tumor growth post SRT and spontaneous regression with or without steroids. In the control arm, there are 30 lesions which did not develop RN. Patients with preceding surgical resection or those who passed away within 6 months of receiving SRS were excluded. For each lesion, dosimetric and geometric parameters such as size of the gross tumor volume (GTV), planning target volume (PTV), conformity index (CI), gradient index (GI), and homogeneity index (HI) were extracted. We then constructed a random forest model with 50 estimators, a maximum depth of 5 as a regularization parameter, and an 80-20 train-test split to predict whether the patient develops RN in the region of the lesion. In the future, we intend to use deep-learning model with MRI imaging and dose distribution to expand our model. RESULTS The RN group had an average GTV that was statistically larger than the control group (3.65cc, 1.12cc, p=0.03), as well as a larger PTV (4.9cc, 1.7cc, p=0.02). The RN and control group received an average Dmax of 35Gy (p=0.26). The biologically equivalent dose (EQD2 ), with an alpha/beta ratio of 2, given to the RN and control group were 92Gy and 90Gy respectively (p=0.38).However, the volume of normal brain receiving >12 Gy (V12) in the RN group was significantly larger compared to the control group (27.8cc, 9.8cc, p=0.04). There was no statistical difference between the RN and control group with respect to quality metrics including CI (0.9, 1.0, p=0.27), GI (10.7, 7.4, p=0.59), and HI (1.3, 1.3, p=0.31). The random forest model achieved an accuracy of 83% in predicting RN outcomes in the test dataset. The top five most important features in descending order were the EQD2/2, EQD2/12, gradient index, volume enclosed in the 50% isodose surface, and maximum dose in tumor as a percentage of the prescription dose, with feature importance scores of 0.115, 0.097, 0.091, 0.088 and 0.072 respectively. CONCLUSIONS While this pilot project is still in its early stages, the preliminary findings reveal a model that may accurately predict RN in patients who receive SRS.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».