論文の概要: Evaluation of radiomic feature harmonization techniques for benign and malignant pulmonary nodules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16758v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 20:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:39.819236
• Title: Evaluation of radiomic feature harmonization techniques for benign and malignant pulmonary nodules
• Title（参考訳）: 良性および悪性肺結節に対する放射線学的特徴調和法の評価
• Authors: Claire Huchthausen, Menglin Shi, Gabriel L. A. de Sousa, Jonathan Colen, Emery Shelley, James Larner, Krishni Wijesooriya,
• Abstract要約: 肺結節(PNs)の放射線学的特徴は肺癌の診断に有効であるが, 医学的画像取得の多様性は臨床応用の障害となる。 放射線学的特徴の獲得依存性を補正する際の良性PNと悪性PNの相違について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: BACKGROUND: Radiomics provides quantitative features of pulmonary nodules (PNs) which could aid lung cancer diagnosis, but medical image acquisition variability is an obstacle to clinical application. Acquisition effects may differ between radiomic features from benign vs. malignant PNs. PURPOSE: We evaluated how to account for differences between benign and malignant PNs when correcting radiomic features' acquisition dependency. METHODS: We used 567 chest CT scans grouped as benign, malignant, or lung cancer screening (mixed benign, malignant). ComBat harmonization was applied to extracted features for variation in 4 acquisition parameters. We compared: harmonizing without distinction, harmonizing with a covariate to preserve distinctions between subgroups, and harmonizing subgroups separately. Significant ($p\le0.05$) Kruskal-Wallis tests showed whether harmonization removed acquisition dependency. A LASSO-SVM pipeline was trained on successfully harmonized features to predict malignancy. To evaluate predictive information in these features, the trained harmonization estimators and predictive model were applied to unseen test sets. Harmonization and predictive performance were assessed for 10 trials of 5-fold cross-validation. RESULTS: An average 2.1% of features (95% CI:1.9-2.4%) were acquisition-independent when harmonized without distinction, 27.3% (95% CI:25.7-28.9%) when harmonized with a covariate, and 90.9% (95% CI:90.4-91.5%) when harmonized separately. Data harmonized separately or with a covariate trained models with higher ROC-AUC for screening scans than data harmonized without distinction between benign and malignant PNs (Delong test, adjusted $p\le0.05$). CONCLUSIONS: Radiomic features of benign and malignant PNs need different corrective transformations to recover acquisition-independent distributions. This can be done by harmonizing separately or with a covariate.
• Abstract（参考訳）: BACKGROUND: 放射線療法は肺がん診断に役立つ肺結節(PN)の定量的特徴を提供するが、医療画像取得のばらつきは臨床応用の障害となる。 放射線学的特徴は良性PNと悪性PNとの違いがある。 PURPOSE: 放射線学的特徴の獲得依存性を補正する際, 良性PNと悪性PNの相違について検討した。 方法: 良性, 悪性, 肺がん検診(混合良性, 悪性) 567例の胸部CT検査を行った。 コンバットハーモニゼーションを抽出した特徴量に応用し, 4つの獲得パラメータの変動について検討した。 我々は,区別のない調和,部分群間の区別を維持するための共変分節との調和,および部分群を別々に調和させることを比較した。 重要な (p\le0.05$) Kruskal-Wallis テストは、ハーモニゼーションが買収依存を除去したかどうかを示した。 LASSO-SVMパイプラインは、悪性度を予測するために正常に調和した機能について訓練された。 これらの特徴の予測情報を評価するために,訓練された調和度推定器と予測モデルを適用した。 5倍クロスバリデーションの10試験において,高調波化と予測性能を評価した。 RESULTS: 平均2.1%(95% CI:1.9-2.4%)は、区別なしで調和する場合は買収非依存、27.3%(95% CI:25.7-28.9%)は共変量で調和する場合は90.9%(95% CI:90.4-91.5%)である。 良性PNと悪性PNを区別せずに調和したデータ(Delong test, adjusted $p\le0.05$)よりも、スキャンのスクリーニングにROC-AUCを併用したハーモネート訓練モデルと併用した。 CONCLUSIONS: 良性および悪性PNの放射線学的特徴は、獲得非依存の分布を回復するために異なる補正的変換を必要とする。 これは別々に、または共変量で調和して行うことができる。

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