introduktion: "Radiomics" extrakt och gruvor ett stort antal medicinska avbildningsfunktioner på ett icke-invasivt och kostnadseffektivt sätt. Det underliggande antagandet av radiomics är att dessa avbildning funktioner kvantifiera fenotypiska egenskaper hos en hel tumör. För att öka tillämpligheten av radiomik i klinisk onkologi krävs mycket noggranna och tillförlitliga metoder för maskininlärning. I denna radiomiska studie utvärderades 13 urvalsmetoder och 11 klassificeringsmetoder för maskininlärning i termer av prestanda och stabilitet för att förutsäga total överlevnad hos huvud- och halscancerpatienter. Metoder: Två oberoende huvud- och halscancerkohorter undersöktes. Utbildningskohort HN1 bestod av 101 huvud- och halscancerpatienter. Kohort HN2 (n = 95) användes för validering. Totalt 440 radiomiska funktioner extraherades från segmenterade tumörregioner i CT-bilder. Urvals- och klassificeringsmetoder jämfördes med hjälp av en objektiv utvärderingsram. resultat: Vi observerade att de tre funktionsvalsmetoderna minimal redundans maximal relevans (AUC = 0,69, Stabilitet = 0,66), val av ömsesidig information (AUC = 0,66, Stabilitet = 0,69) och villkorlig infomax funktionsextraktion (AUC = 0,68, Stabilitet = 0,7) hade hög prognostisk prestanda och stabilitet. De tre klassificeringarna BY (AUC = 0,67, RSD = 11.28), RF (AUC = 0,61, RSD = 7.36) och NN (AUC = 0,62, RSD = 10.52) visade också hög prognostisk prestanda och stabilitet. Analys undersöker prestandavariabilitet indikerade att valet av klassificeringsmetod är den viktigaste faktorn som driver prestandavariationen (29,02 % av den totala variansen). Slutsats: I vår studie identifierades prognostiska och tillförlitliga maskininlärningsmetoder för att förutsäga total överlevnad för huvud- och halscancerpatienter. Identifiering av optimala maskininlärningsmetoder för radiomikbaserade prognostiska analyser skulle kunna bredda räckvidden för radiomik inom precisions onkologi och cancervård.
Olika filter funktion urvalsmetoder har också jämförts tillsammans med tillförlitliga maskininlärningsmetoder för att hitta den optimala kombinationen REF.
Radiomic Machine-Learning Classifiers for Prognostic Biomarkers of Head and Neck Cancer
{'venue': 'Front. Oncol.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine']}