PET/CT-Radiomics zuzüglich zum UICC-Staging könnten die Prognostik des Progressionsfreien Überlebens (PFS) und Gesamtüberlebens (OS) beim Oropharyngealen Plattenepithelkarzinom (OPSCC) verbessern
Bibliographic record
Abstract
Ziel Radiomics-Analysen medizinischer Bilddaten erlauben automatisierte, umfassende Quantifizierungen der Form-, Textur- und Signalintensität von Zielläsionen jenseits visuell erkennbarer Detailtiefe. Wir setzten Radiomics-Analysen prätherapeutischer FDG-PETs/nativ-CTs, UICC-8 TNM-Staging und Machine-Learning zur OPSCC-Prognostik ein. Methoden 311 OPSCC-Patienten aus institutseigenen Archiven und The Cancer Imaging Archive mit bekanntem HPV-Status, cM0-Status bei Erstdiagnose, PFS-/OS-Events oder>18 Monate eventfreiem Follow-up, und kurativer Therapie wurden eingeschlossen. Nach manueller Markierung der Primärtumoren und metastatischen zervikalen Lymphknoten wurden 1037 PET- und 1037 CT-Radiomics-Features pro Läsion extrahiert. In 33x wiederholter 3-facher Kreuzvalidierung wurden Random Survival Forest -Modelle (RSF) für PFS und OS trainiert anhand von (1) Radiomics-Features, (2) UICC T-, N- und Overall-Stage verbunden mit dem HPV-Status, und (3) UICC- und Radiomics-Variablen kombiniert. Zusätzlich generierten mit Radiomics-Daten allein trainierte Random Forest-Classifier (RF) Hoch- und Niedrigrisikogruppen. Die RSF- und RF-Ergebnisse wurden über die Testdatensätze gemittelt. Ergebnisse Bei HPV+/HPV- OPSCC erzielten RSF-Modelle für PFS einen gemittelten Harrel’s C-Index±SD von 0.54±0.06/0.50±0.06 (UICC), 0.62 ± 0.05/0.55±0.07 (Radiomics) und 0.62±0.05/0.56±0.07 (kombiniert). RSF-Modelle für OS erzielten 0.55±0.08/0.50±0.08 (UICC), 0.63 ± 0.08/0.60±0.09 (Radiomics) and 0.63±0.08/0.60±0.09 (kombiniert). Die Radiomics-basierte Stratifizierung des 3- bis 5-Jahres-PFS und -OS war signifikant in Kaplan-Meier-Analysen der HPV+OPSCC; ähnliche Trends zeigten sich in der kleineren HPV- Gruppe. Fazit PET/CT-Radiomics könnte komplementären prognostischen Wert für OPSCC-Patienten bieten. Publication History Article published online: 24 May 2022 © 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".