Bayesian additive regression trees for machine learning to classify benign vs atypical lipomatous tumors on MRI
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atypical lipomatous tumors (ALTs) are aggressive fat cell tumors that are distinguished from benign lipomas (SL) mainly through histopathology. Biopsy is needed for suspicious cases but can miss malignancy, so complete surgical removal and examination are essential. MRI is used but often can't differentiate ALT from SL. We introduce a machine learning method for tumor classification. Purpose: To characterize the classification performance of a Bayesian additive regression trees (BART) model, built from MR radiomic features, and compare it to the readings of a musculoskeletal radiologist in classifying atypical lipomatous tumors (ALTs) from simple lipomas. Materials and Methods: Retrospective data were collected from 5 medical institutions in North America, for a total of 437 patients; the mean age was 58 years ±12 years, with 248 men and 287 women. At each institution, at least T1-MRI images without contrast were collected from patients with suspected ALT prior to surgery. Histopathology was used as the reference standard. Radiomic features extracted from the MRI images were used to train the BART model and a random forest model for comparison of classification performance using a 10-fold cross-validation. Both models were compared with the classifications of an experienced (>10 years) musculoskeletal radiologist who scored the images on a 5-point scale. Results: A cohort of 423 patients was included, and 1132 radiomic features were extracted from each MR study. The BART model had an accuracy, sensitivity, and specificity of 77.07% (72.76%-80.99%), 77.67% (71.36%-83.16%), and 76.50% (70.28%-81.97%), respectively, when utilizing all predictors and aggregating training and testing data from all the cohorts, approximating the human reader at 78.72% (74.51%-82.53%), 76.21% (69.80%-81.85%), and 81.11% (75.25%-86.09%), respectively. In the external validation, the average area under the curve (AUC) value across cohorts between the BART model and the human reader differed by 0.04 AUC points. From the receiver operating characteristic curve, the AUC was calculated to be 84.72% (81.00%-88.50%) and 84.74% (81.00%-88.50%) for the BART and human reader, respectively. Conclusion: This study demonstrated that the BART model can distinguish ALT from lipoma with diagnostic performance comparable to an experienced human observer.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».