Lung Nodule Malignancy Classification Integrating Deep and Radiomic Features in a Three-Way Attention-Based Fusion Module
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we propose a novel hybrid framework for assessing the invasiveness of an in-house dataset of 114 pathologically proven lung adenocarcinomas presenting as subsolid nodules on Computed Tomography (CT). Nodules were classified into group 1 (G1), which included atypical adenomatous hyperplasia, adenocarcinoma in situ, and minimally invasive adenocarcinomas, and group 2 (G2), which included invasive adenocarcinomas. Our approach includes a three-way Integration of Visual, Spatial, and Temporal features with Attention, referred to as I-VISTA, obtained from three processing algorithms designed based on Deep Learning (DL) and radiomic models, leading to a more comprehensive analysis of nodule variations. The aforementioned processing algorithms are arranged in the following three parallel paths: (i) The Shifted Window (SWin) Transformer path, which is a hierarchical vision Transformer that extracts nodules' related spatial features; (ii) The Convolutional Auto-Encoder (CAE) Transformer path, which captures informative features related to inter-slice relations via a modified Transformer encoder architecture; and (iii) a 3D Radiomic-based path that collects quantitative features based on texture analysis of each nodule. Extracted feature sets are then passed through the Criss-Cross attention fusion module to discover the most informative feature patterns and classify nodules type. The experiments were evaluated based on a ten-fold cross-validation scheme. I-VISTA framework achieved the best performance of overall accuracy, sensitivity, and specificity (mean ± std) of 93.93 ± 6.80%, 92.66 ± 9.04%, and 94.99 ± 7.63% with an Area under the ROC Curve (AUC) of 0.93 ± 0.08 for lung nodule classification among ten folds. The hybrid framework integrating DL and hand-crafted 3D Radiomic model outperformed the standalone DL and hand-crafted 3D Radiomic model in differentiating G1 from G2 subsolid nodules identified on CT.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».