論文の概要: BrainMetDetect: Predicting Primary Tumor from Brain Metastasis MRI Data Using Radiomic Features and Machine Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05051v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 11:34:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 21:18:15.706263
- Title: BrainMetDetect: Predicting Primary Tumor from Brain Metastasis MRI Data Using Radiomic Features and Machine Learning Algorithms
- Title（参考訳）: BrainMetDetect: 放射線特徴と機械学習アルゴリズムを用いた脳転移MRIデータからの原発性腫瘍の予測
- Authors: Hamidreza Sadeghsalehi,
- Abstract要約: 脳転移 (BM) はがん患者に一般的であり, 腫瘍部位の決定は治療に重要である。
本研究は, 放射能特徴と高度な機械学習アルゴリズムを用いて, BM MRIデータから一次腫瘍部位を予測することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: Brain metastases (BMs) are common in cancer patients and determining the primary tumor site is crucial for effective treatment. This study aims to predict the primary tumor site from BM MRI data using radiomic features and advanced machine learning algorithms. Methods: We utilized a comprehensive dataset from Ocana-Tienda et al. (2023) comprising MRI and clinical data from 75 patients with BMs. Radiomic features were extracted from post-contrast T1-weighted MRI sequences. Feature selection was performed using the GINI index, and data normalization was applied to ensure consistent scaling. We developed and evaluated Random Forest and XGBoost classifiers, both with and without hyperparameter optimization using the FOX (Fox optimizer) algorithm. Model interpretability was enhanced using SHAP (SHapley Additive exPlanations) values. Results: The baseline Random Forest model achieved an accuracy of 0.85, which improved to 0.93 with FOX optimization. The XGBoost model showed an initial accuracy of 0.96, increasing to 0.99 after optimization. SHAP analysis revealed the most influential radiomic features contributing to the models' predictions. The FOX-optimized XGBoost model exhibited the best performance with a precision, recall, and F1-score of 0.99. Conclusion: This study demonstrates the effectiveness of using radiomic features and machine learning to predict primary tumor sites from BM MRI data. The FOX optimization algorithm significantly enhanced model performance, and SHAP provided valuable insights into feature importance. These findings highlight the potential of integrating radiomics and machine learning into clinical practice for improved diagnostic accuracy and personalized treatment planning.
- Abstract（参考訳）: 目的: がん患者では脳転移(BM)が一般的であり, 原発巣の決定は治療に不可欠である。
本研究は, 放射能特徴と高度な機械学習アルゴリズムを用いて, BM MRIデータから一次腫瘍部位を予測することを目的とする。
方法: Ocana-Tienda et al (2023) の総括的データセットを用いて, BM75例のMRIおよび臨床データを用いた。
造影T1強調画像から放射線学的特徴を抽出した。
GINIインデックスを用いて特徴選択を行い、一貫したスケーリングを保証するためにデータ正規化を適用した。
FOX (Fox Optimizationr) アルゴリズムを用いて, パラメータ最適化と非パラメータ最適化を併用したランダムフォレストとXGBoostの分類器を開発し, 評価した。
モデル解釈性はSHAP(SHapley Additive exPlanations)値を用いて向上した。
結果: ベースラインのランダムフォレストモデルは0.85の精度を達成し、FOX最適化により0.93に改善された。
XGBoostモデルの初期精度は0.96で、最適化後に0.99に向上した。
SHAP分析では、最も影響力のある放射能特性がモデルの予測に寄与していることが判明した。
FOX最適化XGBoostモデルは精度、リコール、F1スコア0.99で最高の性能を示した。
結論: この研究は, BM MRIデータから, 放射線学的特徴と機械学習を用いて原発巣を推定する効果を実証した。
FOX最適化アルゴリズムはモデル性能を大幅に向上させ、SHAPは機能の重要性に関する貴重な洞察を提供した。
これらの知見は、診断精度の向上とパーソナライズされた治療計画のために、放射線学と機械学習を臨床実践に統合する可能性を強調した。
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