Radiomics Analysis of QUS Spectral Parametric Images for Predicting the Risk of Breast Cancer Recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: To evaluate the ability of radiomics analysis of QUS spectral parametric imaging to non-invasively differentiate intermediate-to-high-risk from low-risk Oncotype DXTM Recurrence Score (ODXRS). Methods: This prospective study included 31 participants (21 intermediate-to-high-risk ODXRS (median age, 56 years [IQR: 49–68 years]) and 10 low-risk ODXRS (median age, 52 years [IQR: 48–58 years])) presenting with ER+ HER2− invasive breast masses acquired between September 2015 and August 2024. Quantitative ultrasound (QUS) spectroscopy produced five spectral maps, from which radiomics features (including statistical, texture, and morphological measures) were extracted from the tumor core and a 5 mm margin. The ground truth label was determined from thresholding the ODXRS. A multivariate predictive model was developed to differentiate intermediate-to-high-risk ODXRS from low-risk ODXRS, with performance assessed via nested leave-one-out cross-validation (LOOCV). Results: A nested leave-one-out cross-validation (LOOCV) analysis demonstrated the generalization performance of a four-feature model. The support vector machine (SVM-RBF) classifier achieved 86% recall, 100% specificity, 93% balanced accuracy, and an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.95 (CI = 0.88–1.00) in identifying intermediate-to-high-risk versus low-risk ODXRS. Conclusions: The preliminary results suggest the potential radiomics-based model of ODXRS in predicting the risks of recurrence. The results warrant further investigation on a larger cohort. This framework can be a useful surrogate for participants for whom ODX testing is neither affordable nor available.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».