Syfte: Att utveckla en radiomics förutsägelse modell för att förbättra lungknuta (PN) klassificering i lågdos CT. Att jämföra modellen med American College of Radiologi (ACR) Lung CT Screening Reporting and Data System (Lung-RADS) för tidig upptäckt av lungcancer. Metoder: Vi undersökte en uppsättning av 72 PNs (31 benigna och 41 maligna) från Lung Image Database Consortium bildsamling (LIDC-IDRI). Ett hundra tre CT radiomiska funktioner extraherades från varje PN. Före modellbyggprocessen identifierades utmärkande drag med hjälp av en hierarkisk klustermetod. Vi konstruerade sedan en förutsägelsemodell med hjälp av en stödvektormaskin (SVM) som klassificerar tillsammans med en minst absolut krymp- och urvalsoperatör (LASSO). En tiofaldig korsvalidering (CV) upprepades tio gånger (10 10-faldigt CV) för att utvärdera noggrannheten hos SVM-LASSO-modellen. Slutligen utvärderades den bästa modellen från 10 9 10-faldiga cv ytterligare med 20 9 5- och 50 9 2-faldiga cv. Resultat: Den bästa modellen för SVM-LASSO bestod av endast två funktioner: den avgränsande rutan för främre bakre dimension (BB_AP) och standardavvikelsen för omvänt skillnadsmoment (SD_IDM). BB_AP mätte förlängningen av ett PN i den främre och bakre riktningen och var i hög grad korrelerad (r = 0,94) med PN-storleken. SD_IDM var en texturfunktion som mätte riktningsvariationen hos den lokala homogenitetsfunktionen IDM. Envariatanalys visade att båda egenskaperna var statistiskt signifikanta och diskriminativa (P = 0.00013 respektive 0,000038). PN med större BB_AP eller mindre SD_IDM var mer sannolika maligna. Det 10-10-faldiga CV:t av den bästa SVM-modellen med hjälp av de två funktionerna uppnådde en noggrannhet på 84,6% och 0,89 AUC. Som jämförelse uppnådde Lung- RADS en noggrannhet på 72, 2% och 0, 77 AUC med hjälp av fyra egenskaper (storlek, typ, förkalkning och spiculation). Den prognostiserade förbättringen av SVM-LASSO jämfört med Lung-RADS var statistiskt signifikant (McNemars test P = 0,026). Lung-RADS felklassificerade 19 fall eftersom det främst baserades på PN storlek, medan SVM-LASSO-modellen korrekt klassificerade 10 av dessa fall genom att kombinera en storlek (BB_AP) funktion och en textur (SD_IDM) funktion. SVM-LASSO-modellens prestanda var stabil när man lämnade ut fler patienter med fem- och tvåfaldiga cv (noggrannhet 84,1 % respektive 81,6 %). Slutsats: Vi utvecklade en SVM-LASSO-modell för att förutsäga malignitet av PNs med två CT-radiomiska funktioner. Vi visade att modellen uppnådde en noggrannhet på 84,6 %, vilket var 12,4 % högre än Lung-RADS.
En hierarkisk klustermetod användes av Choi et al. REF att identifiera avgränsande rutan främre-bakre dimension och standardavvikelsen av omvänd skillnad ögonblick som de två främsta distinkta egenskaper för lungcancer diagnos.
Radiomics analysis of pulmonary nodules in low‐dose CT for early detection of lung cancer
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}