Syfte: Maskininlärning klassificering algoritmer (klassificerare) för förutsägelse av behandling svar blir mer populär i strålbehandling litteratur. Allmän maskininlärning litteratur ger bevis till förmån för vissa klassificering familjer (random skog, stöd vektor maskin, lutning öka) när det gäller klassificering prestanda. Syftet med denna studie är att jämföra sådana klassificeringar specifikt för (kemi)radioterapi dataset och att uppskatta deras genomsnittliga diskriminativa prestanda för utfallet av strålbehandling. Metoder: Vi samlade 12 dataset (3496 patienter) från tidigare studier på post-(chemo)radioterapi toxicitet, överlevnad, eller tumörkontroll med kliniska, dosimetriska, eller blod biomarker funktioner från flera institutioner och för olika tumörplatser, det vill säga (icke-) småcellig lungcancer, huvud-halscancer, och meningiom. Sex vanliga klassificeringsalgoritmer med inbyggd funktionsval (beslutsträd, slumpmässig skog, neurala nätverk, stöd vektor maskin, elastisk nät logistisk regression, Logit-Boost) tillämpades på varje datauppsättning med hjälp av den populära öppen källkod R paketvård. R-koden och dokumentationen för analysen finns på Internet (https://github.com/timodeist/classifier_selection_code). Alla klassificeringar kördes på varje datauppsättning i en 100-upprepad femfaldig korsvalidering med hyperparameterinställning. Prestandamått (AUC, kalibreringslutning och avtagning, noggrannhet, Cohens kappa och Brier-poäng) beräknades. Vi rangordnade klassificeringar av AUC för att avgöra vilken klassificering som sannolikt också kommer att fungera bra i framtida studier. Vi simulerade nyttan för potentiella utredare att välja en viss klassificering för en ny datauppsättning baserat på vår studie (förval baserat på andra datauppsättningar) eller att uppskatta den bästa klassificeringen för en datauppsättning (set-specifikt urval baserat på information från den nya datauppsättningen) jämfört med oinformerade klassificeringsval (slumpurval). Resultat: Slumpmässig skog (bästa i 6/12 dataset) och elastisk nät logistisk regression (bästa i 4/12 dataset) visade den övergripande bästa diskrimineringen, men det fanns ingen enskild bäst klassificering mellan dataset. Båda klassificeringarna hade en median- AUC- rank på 2. Förval och set-specifikt urval gav en signifikant genomsnittlig AUC-förbättring på 0,02 respektive 0,02 jämfört med slumpmässigt urval med en genomsnittlig AUC-gradförbättring på 0,42 respektive 0,66. Slutsats: Slumpmässig skogs- och elastisk netto logistisk regression ger högre diskriminativ prestanda i (kemi)radioterapi resultat och toxicitetsförutsägelse än andra studerade klassificerare. Därför bör en av dessa två klassificeringsgrundare vara det första valet för prövarna när de bygger klassificeringsmodeller eller för att jämföra sina egna modelleringsresultat med varandra. Våra resultat visar också att ett välgrundat förval av klassificeringsgrundare baserat på befintliga datauppsättningar kan förbättra diskrimineringen över slumpmässigt urval.
En empirisk jämförelse av klassificeringar för behandlings-respons förutsägelse för kemoradioterapi visas i REF.
Machine learning algorithms for outcome prediction in (chemo)radiotherapy: An empirical comparison of classifiers
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}