論文の概要: Reproducible radiomics through automated machine learning validated on
twelve clinical applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08618v1
- Date: Thu, 19 Aug 2021 11:03:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-20 14:20:01.252288
- Title: Reproducible radiomics through automated machine learning validated on
twelve clinical applications
- Title(参考訳): 自動機械学習による再生可能放射能の臨床的応用
- Authors: Martijn P. A. Starmans, Sebastian R. van der Voort, Thomas Phil, Milea
J. M. Timbergen, Melissa Vos, Guillaume A. Padmos, Wouter Kessels, David
Hanff, Dirk J. Grunhagen, Cornelis Verhoef, Stefan Sleijfer, Martin J. van
den Bent, Marion Smits, Roy S. Dwarkasing, Christopher J. Els, Federico
Fiduzi, Geert J. L. H. van Leenders, Anela Blazevic, Johannes Hofland, Tessa
Brabander, Renza A. H. van Gils, Gaston J. H. Franssen, Richard A. Feelders,
Wouter W. de Herder, Florian E. Buisman, Francois E. J. A. Willemssen, Bas
Groot Koerkamp, Lindsay Angus, Astrid A. M. van der Veldt, Ana Rajicic,
Arlette E. Odink, Mitchell Deen, Jose M. Castillo T., Jifke Veenland, Ivo
Schoots, Michel Renckens, Michail Doukas, Rob A. de Man, Jan N. M. IJzermans,
Razvan L. Miclea, Peter B. Vermeulen, Esther E. Bron, Maarten G. Thomeer,
Jacob J. Visser, Wiro J. Niessen, Stefan Klein (for the Alzheimers Disease
Neuroimaging Initiative)
- Abstract要約: 本研究の目的は,アプリケーション毎の放射能ワークフローを自動的に構築し,最適化するフレームワークを提案することで,アプリケーション全体の放射能を一般化することである。
画像とセグメント化前処理,特徴抽出,特徴抽出,サンプル前処理,マシンラーニングなど,いくつかのコンポーネントから構成されるモジュールワークフローとして放射能を定式化する。
今回本手法を12種類の臨床応用で評価した結果,脂肪肉腫(0.83),デスモイド型線維腫症(0.82),原発性肝腫瘍(0.81),消化管間質腫瘍(0.77),大腸癌(0。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5801513945868058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Radiomics uses quantitative medical imaging features to predict clinical
outcomes. While many radiomics methods have been described in the literature,
these are generally designed for a single application. The aim of this study is
to generalize radiomics across applications by proposing a framework to
automatically construct and optimize the radiomics workflow per application. To
this end, we formulate radiomics as a modular workflow, consisting of several
components: image and segmentation preprocessing, feature extraction, feature
and sample preprocessing, and machine learning. For each component, a
collection of common algorithms is included. To optimize the workflow per
application, we employ automated machine learning using a random search and
ensembling. We evaluate our method in twelve different clinical applications,
resulting in the following area under the curves: 1) liposarcoma (0.83); 2)
desmoid-type fibromatosis (0.82); 3) primary liver tumors (0.81); 4)
gastrointestinal stromal tumors (0.77); 5) colorectal liver metastases (0.68);
6) melanoma metastases (0.51); 7) hepatocellular carcinoma (0.75); 8)
mesenteric fibrosis (0.81); 9) prostate cancer (0.72); 10) glioma (0.70); 11)
Alzheimer's disease (0.87); and 12) head and neck cancer (0.84). Concluding,
our method fully automatically constructs and optimizes the radiomics workflow,
thereby streamlining the search for radiomics biomarkers in new applications.
To facilitate reproducibility and future research, we publicly release six
datasets, the software implementation of our framework (open-source), and the
code to reproduce this study.
- Abstract(参考訳): radiomicsは定量的な医療画像機能を用いて臨床結果を予測する。
多くの放射線学的手法が文献に記述されているが、これらは一般に単一の用途のために設計されている。
本研究の目的は,アプリケーション毎の放射能ワークフローを自動的に構築し,最適化するフレームワークを提案することで,アプリケーション全体の放射能を一般化することである。
この目的のために,画像およびセグメンテーション前処理,特徴抽出,特徴とサンプル前処理,機械学習など,いくつかのコンポーネントからなるモジュール化ワークフローとしてラジオミックを定式化する。
各コンポーネントには共通のアルゴリズムのコレクションが含まれている。
アプリケーション毎のワークフローを最適化するために,ランダム検索とアンサンブルを用いた自動機械学習を採用する。
We evaluate our method in twelve different clinical applications, resulting in the following area under the curves: 1) liposarcoma (0.83); 2) desmoid-type fibromatosis (0.82); 3) primary liver tumors (0.81); 4) gastrointestinal stromal tumors (0.77); 5) colorectal liver metastases (0.68); 6) melanoma metastases (0.51); 7) hepatocellular carcinoma (0.75); 8) mesenteric fibrosis (0.81); 9) prostate cancer (0.72); 10) glioma (0.70); 11) Alzheimer's disease (0.87); and 12) head and neck cancer (0.84).
結論として,本手法はラジオミクスのワークフローを自動的に構築し,最適化し,新しい用途におけるラジオミクスバイオマーカーの検索を合理化する。
再現性と今後の研究を容易にするため、我々は6つのデータセット、フレームワークのソフトウェア実装(オープンソース)、この研究を再現するためのコードを公開した。
関連論文リスト
- RO-LLaMA: Generalist LLM for Radiation Oncology via Noise Augmentation
and Consistency Regularization [51.877826904868975]
放射線腫瘍学の分野に適した汎用汎用大言語モデル(LLM)であるRO-LLaMAを提案する。
このモデルは、臨床報告の要約などの様々なタスクに適応し、放射線腫瘍専門医の幅広いワークフローをシームレスにカバーする。
また,新しいCEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T14:49:06Z) - A Clinical Guideline Driven Automated Linear Feature Extraction for
Vestibular Schwannoma [2.7219200491616378]
前庭神経腫(Vestibular Schwannoma)は、バランス神経の1つから成長する良性脳腫瘍である。
患者は手術、放射線治療、あるいは保守的な「待機とスキャン」戦略で治療される。
本研究は,深層学習に基づくセグメンテーションを用いて,計算アルゴリズムを用いて関連する臨床特徴を抽出することにより,このプロセスの自動化と改善を目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T09:54:24Z) - Preoperative brain tumor imaging: models and software for segmentation
and standardized reporting [0.0]
症例は4例のコホートで, グリオーマ, 下等グリオーマ, 髄膜腫, 転移について検討した。
腫瘍セグメンテーションモデルは、AGU-Netアーキテクチャを使って、異なる前処理ステップとプロトコルで訓練された。
2つのソフトウェアソリューションが開発され、トレーニングされたモデルと標準化された臨床報告を簡単に利用できるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-29T16:29:17Z) - RadioPathomics: Multimodal Learning in Non-Small Cell Lung Cancer for
Adaptive Radiotherapy [1.8161758803237067]
非小細胞肺癌に対する放射線治療成績を予測するため, マルチモーダルレイトフュージョン法を開発した。
実験により、AUCが90.9%ドルと同等のマルチモーダルパラダイムが、各ユニモーダルアプローチより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T16:32:52Z) - EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of
breast cancer [58.720142291102135]
乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。
腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。
腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T05:24:40Z) - Open-Set Recognition of Breast Cancer Treatments [91.3247063132127]
オープンセット認識は、テストサンプルをトレーニングや"未知"から既知のクラスの1つに分類することで、分類タスクを一般化する
乳がん患者データに対して,画像データセットの最先端結果を実現するガウス混合変分オートエンコーダモデルを適用した。
より正確でロバストな分類結果が得られ,F1の平均値が24.5%上昇したばかりでなく,臨床環境への展開性の観点からも,オープンセット認識の再検討を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-09T04:35:55Z) - Comparison of Machine Learning Classifiers to Predict Patient Survival
and Genetics of GBM: Towards a Standardized Model for Clinical Implementation [44.02622933605018]
放射線モデルは、グリオ芽腫(GBM)の結果予測のための臨床データを上回ることが示されています。
GBM患者の生存率(OS),IDH変異,O-6-メチルグアニン-DNA-メチルトランスフェラーゼ(MGMT)プロモーターメチル化,EGFR(EGFR)VII増幅,Ki-67発現の9種類の機械学習分類器を比較した。
xgb は os (74.5%), ab for idh 変異 (88%), mgmt メチル化 (71,7%), ki-67 発現 (86,6%), egfr増幅 (81。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-10T15:10:37Z) - Chest x-ray automated triage: a semiologic approach designed for
clinical implementation, exploiting different types of labels through a
combination of four Deep Learning architectures [83.48996461770017]
本研究では,異なる畳み込みアーキテクチャの後期融合に基づく深層学習手法を提案する。
公開胸部x線画像と機関アーカイブを組み合わせたトレーニングデータセットを4つ構築した。
4つの異なるディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、それらのアウトプットとレイトフュージョン戦略を組み合わせることで、統一されたツールを得ました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T14:38:35Z) - Glioma Classification Using Multimodal Radiology and Histology Data [0.41883694872353855]
グリオーマを,オリゴデンドログリオーマ,アストロサイトーマ,グリオ芽腫の3つのサブタイプに分類するパイプラインを提案する。
分類アルゴリズムは, CPM-RadPath 2020 チャレンジで提供されるデータセットを用いて評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T21:38:26Z) - WHO 2016 subtyping and automated segmentation of glioma using multi-task
deep learning [2.8881360490071786]
我々は1つのマルチタスク畳み込みニューラルネットワークを開発し,IDHの変異状況,1p/19qの同時欠失状態,腫瘍のグレードを予測した。
我々は13の異なる施設から240人の患者を独立したデータセットで分析し、IDH-AUC 0.90, 1p/19q-AUC 0.85, grade-AUC 0.81, mean whole tumor DICE score 0.84を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T08:18:53Z) - iPhantom: a framework for automated creation of individualized
computational phantoms and its application to CT organ dosimetry [58.943644554192936]
本研究の目的は、患者固有の幻覚やデジタル双眼鏡の自動作成のための新しいフレームワーク、iPhantomを開発し、検証することである。
この枠組みは、個々の患者のCT画像における放射線感受性臓器への放射線線量を評価するために応用される。
iPhantomは、アンカーオルガンのDice similarity Coefficients (DSC) >0.6の精度で全ての臓器の位置を正確に予測し、他のオルガンのDSCは0.3-0.9である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-20T01:50:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。