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: 翻訳完了
• 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。

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