Machine learning-based prediction of molecular subtypes of breast cancer using DCE MRI
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a prevalent disease that can be classified into four molecular subtypes based on genetic and molecular markers. This study aimed to develop a machine learning-based approach to classify molecular subtypes of breast cancer using radiomics features extracted from dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE MRI). The comprehensive dataset used in this study included 4428 radiomics features per patient, as well as clinical features, making it a valuable resource for future research. Our methodology involved several stages, including image preprocessing, feature extraction, initial and final feature selection, and data cleaning techniques, such as data imputation and Local Outlier Factor (LOF), to ensure the quality of the dataset. We conducted hyperparameter tuning and robustness analysis to optimize the performance of the machine learning algorithms. The results were evaluated in three scenarios: 4-label classification, binary, and 3-label classifications. Our approach achieved up to 85% F1 score in binary classifications and improved the overall accuracy of classifying the four molecular subtypes of breast cancer by 12%, which represents a significant improvement over the original study. These findings suggest that machine learning algorithms can be a powerful tool for improving the diagnosis and treatment of breast cancer, paving the way for personalized medicine approaches. Furthermore, the proposed approach can be applied to other datasets and may be useful in other areas of medical research that rely on radiomics features extracted from medical images.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».