論文の概要: Biological and Radiological Dictionary of Radiomics Features: Addressing Understandable AI Issues in Personalized Prostate Cancer; Dictionary version PM1.0

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10967v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 20:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:25.259481
• Title: Biological and Radiological Dictionary of Radiomics Features: Addressing Understandable AI Issues in Personalized Prostate Cancer; Dictionary version PM1.0
• Title（参考訳）: 放射線医学的特徴の生物学的・放射線学的辞書:個人化前立腺癌における理解可能なAI問題への対処;辞書版PM1.0
• Authors: Mohammad R. Salmanpour, Sajad Amiri, Sara Gharibi, Ahmad Shariftabrizi, Yixi Xu, William B Weeks, Arman Rahmim, Ilker Hacihaliloglu,
• Abstract要約: 本研究では,PI-RADSの視覚的意味的特徴と関連する危険因子との関連について検討した。 生物学的・放射線学的放射線学的特徴の標準化された辞書(RF)を作成した。 平均精度は0.78で、単列法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2200133485912512
• License:
• Abstract: This study investigates the connection between visual semantic features in PI-RADS and associated risk factors, moving beyond abnormal imaging findings by creating a standardized dictionary of biological/radiological radiomics features (RFs). Using multiparametric prostate MRI sequences (T2-weighted imaging [T2WI], diffusion-weighted imaging [DWI], and apparent diffusion coefficient [ADC]), six interpretable and seven complex classifiers, combined with nine feature selection algorithms (FSAs), were applied to segmented lesions to predict UCLA scores. Combining T2WI, DWI, and ADC with FSAs such as ANOVA F-test, Correlation Coefficient, and Fisher Score, and utilizing logistic regression, identified key features: the 90th percentile from T2WI (hypo-intensity linked to cancer risk), variance from T2WI (lesion heterogeneity), shape metrics like Least Axis Length and Surface Area to Volume ratio from ADC (lesion compactness), and Run Entropy from ADC (texture consistency). This approach achieved an average accuracy of 0.78, outperforming single-sequence methods (p < 0.05). The developed dictionary provides a common language, fostering collaboration between clinical professionals and AI developers to enable trustworthy, interpretable AI for reliable clinical decisions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, PI-RADSの視覚的意味的特徴と関連する危険因子の関連性について検討し, 生物学的・放射線学的放射線学的特徴の標準化辞書(RF)を作成することにより, 異常な画像所見を越えている。 多パラメータ前立腺MRI(T2WI,拡散強調画像(DWI)および見かけ拡散係数(ADC))を用いて,9つの特徴選択アルゴリズム(FSAs)を併用してUCLAスコアを予測する。 T2WI、DWI、ADCをANOVA F-test、相関係数、Fisher ScoreなどのFSAと組み合わせ、ロジスティック回帰を利用して、T2WIの90%のパーセンタイル(がんリスクに関連付けられたハイポインテンシティ)、T2WIのばらつき(レジオン不均一性)、ADCの最大軸長と表面積から体積比(レジオンコンパクト性)、ADCのランエントロピー(コンテキスト一貫性)といった重要な特徴を特定した。 このアプローチは平均精度0.78で、単列法(p < 0.05)よりも優れていた。 開発された辞書は共通の言語を提供し、臨床専門家とAI開発者とのコラボレーションを促進し、信頼できる臨床決定のために信頼できる、解釈可能なAIを実現する。

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