論文の概要: Machine Learning and Glioblastoma: Treatment Response Monitoring
Biomarkers in 2021
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08072v1
- Date: Thu, 15 Apr 2021 10:49:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 10:43:56.006663
- Title: Machine Learning and Glioblastoma: Treatment Response Monitoring
Biomarkers in 2021
- Title(参考訳): 機械学習とグリオ芽腫:2021年のバイオマーカー治療
- Authors: Thomas Booth, Bernice Akpinar, Andrei Roman, Haris Shuaib, Aysha Luis,
Alysha Chelliah, Ayisha Al Busaidi, Ayesha Mirchandani, Burcu Alparslan, Nina
Mansoor, Keyoumars Ashkan, Sebastien Ourselin, Marc Modat
- Abstract要約: 組織的検討の目的は,成人のグリオブラスト腫治療反応モニタリングバイオマーカーの診断検査精度に関する最近の研究を評価することである。
MRI機能を使用して進行と模倣を区別する機械学習モデルの良好な診断性能がある可能性が高い。
暗黙的特徴を用いたMLの診断性能は明示的特徴を用いたMLよりも優れていなかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3266995794795542
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The aim of the systematic review was to assess recently published studies on
diagnostic test accuracy of glioblastoma treatment response monitoring
biomarkers in adults, developed through machine learning (ML). Articles were
searched for using MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Register. Included study
participants were adult patients with high grade glioma who had undergone
standard treatment (maximal resection, radiotherapy with concomitant and
adjuvant temozolomide) and subsequently underwent follow-up imaging to
determine treatment response status. Risk of bias and applicability was
assessed with QUADAS 2 methodology. Contingency tables were created for
hold-out test sets and recall, specificity, precision, F1-score, balanced
accuracy calculated. Fifteen studies were included with 1038 patients in
training sets and 233 in test sets. To determine whether there was progression
or a mimic, the reference standard combination of follow-up imaging and
histopathology at re-operation was applied in 67% of studies. The small numbers
of patient included in studies, the high risk of bias and concerns of
applicability in the study designs (particularly in relation to the reference
standard and patient selection due to confounding), and the low level of
evidence, suggest that limited conclusions can be drawn from the data. There is
likely good diagnostic performance of machine learning models that use MRI
features to distinguish between progression and mimics. The diagnostic
performance of ML using implicit features did not appear to be superior to ML
using explicit features. There are a range of ML-based solutions poised to
become treatment response monitoring biomarkers for glioblastoma. To achieve
this, the development and validation of ML models require large, well-annotated
datasets where the potential for confounding in the study design has been
carefully considered.
- Abstract(参考訳): 系統的レビューの目的は, 機械学習(ml)を用いて開発した成人のグリオブラスト腫治療反応モニタリングバイオマーカーの診断精度に関する最近の研究を評価することである。
記事は、MEDLINE、EMBASE、およびCochrane Registerを使って検索された。
対象は成人高悪性度グリオーマ患者で, 標準治療(最大切除, 併用放射線療法, 補助剤による放射線療法)を行った後, 経過観察を行い, 治療反応を判定した。
バイアスと適用可能性のリスクを quadas 2 法を用いて評価した。
保持テストセットとリコール、特異性、精度、F1スコア、バランスの取れた精度を計算した。
トレーニングセットは1038例,テストセットは233例であった。
進行の有無と模倣の有無を判定するために, 再手術時の追跡画像と病理組織学の基準基準の組み合わせを67%に適用した。
研究に含まれている患者は少数であり、バイアスのリスクが高く、研究デザイン(特に基準基準と患者選択との関連性)が懸念されていること、そしてエビデンスが低いことは、データから限られた結論を引き出すことができることを示唆している。
進行と模倣を区別するためにMRI機能を使用する機械学習モデルの優れた診断性能がある可能性が高い。
暗黙的特徴を用いたMLの診断性能は明示的特徴を用いたMLよりも優れていなかった。
グリオブラスト腫に対する治療応答モニタリングバイオマーカーとなるmlベースのソリューションは数多く存在する。
これを実現するために、MLモデルの開発と検証には、研究設計におけるコンファウンディングの可能性が慎重に検討された、大きく、十分に注釈付けられたデータセットが必要である。
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