Computational methodologies for solid tumor characterization and outcome prediction in volumetric medical images
Notice bibliographique
Résumé
Imaging-based quantification and characterization of tumor phenotypes has been the main goal of numerous efforts in recent years for developing and integrating precision oncology in clinical practice.Identifying optimal quantitative image features and machine learning pipelines for computer-aided diagnosis constitute crucial steps towards the development of reproducible, standardized, and clinically relevant imaging biomarkers of cancer phenotypic characteristics.An "image feature" can be understood as an image-derived descriptor of intensity, shape, texture, etc.In radiomics studies, the main hypothesis is that combining many of these quantitative features extracted from tumor regions in medical images can predict underlying genetic or pathological changes occurring in response to disease activity.Given the high variability of processing pipelines in radiomics studies, we first aimed to develop and validate a standardized, IBSI-compliant, and evidence-based processing pipeline for radiomics studies.Second, we aimed to evaluate the diagnostic performance of the well-established robust set of rotationally invariant features from spherical harmonics (SPHARM) decompositions in predicting outcomes from volumetric medical images and compare it to radiomics.Pipelines for these two methods were built and validated on synthetic 3D texture datasets and in two distinct dual-centre diagnostic retrospective studies: i) a study on identifying renal cysts malignancy on contrast-enhanced CT, and ii) a study on identifying histopathological features of endometrial cancer on multi-parametric MRI.For distinguishing benign from malignant renal cysts, a random forest model based on a set of five most discriminative and reproducible radiomics features resulted in high diagnostic performance (testing area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.91).Similarly, for SPHARM decomposition coefficients, a tensor logistic regressor resulted in good diagnostic performance for predicting malignancy of renal cysts (testing AUC = 0.83).For detecting histopathological deep myometrial invasion in endometrial cancer on multi-parametric MRI, a random forest model based on our set of five most discriminative and reproducible radiomics features resulted in good diagnostic performance (testing AUC = 0.81).For SPHARM decomposition coefficients, a tensor logistic regressor resulted in higher diagnostic performance using only dynamic-contrast-enhanced MRI images (testing AUC = 0.86).Furthermore, we ABSTRACT ii show that in specific situations, approximate spherical tumor segmentations can rival or even outperform painstakingly obtained but accurate tumor segmentations.Both radiomics features and SPHARM descriptors show promise as reproducible surrogate biomarkers of histopathological features of cancer activity on CT and MRI.Implementing such computational pipelines in clinical practice could improve and accelerate patients' stratification and decision-making for radiologists and radio-oncologists in cancer diagnosis or treatment.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».