論文の概要: Uncertainty quantification for improving radiomic-based models in radiation pneumonitis prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19511v3
• Date: Wed, 21 May 2025 13:00:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 18:05:36.038852
• Title: Uncertainty quantification for improving radiomic-based models in radiation pneumonitis prediction
• Title（参考訳）: 放射線肺炎予測における放射線モデルの改善のための不確かさ定量化
• Authors: Chanon Puttanawarut, Romen Samuel Wabina, Nat Sirirutbunkajorn,
• Abstract要約: 近年,放射能特性を持つ機械学習モデルにより,空間情報の取得による放射線肺炎の予測が改善している。 食道癌101例のコホートを経時的に解析した。 放射線とドシオミックの特徴は識別性能と校正性能の両方を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Radiation pneumonitis is a side effect of thoracic radiation therapy. Recently, machine learning models with radiomic features have improved radiation pneumonitis prediction by capturing spatial information. To further support clinical decision-making, this study explores the role of post hoc uncertainty quantification methods in enhancing model uncertainty estimate. Methods: We retrospectively analyzed a cohort of 101 esophageal cancer patients. This study evaluated four machine learning models: logistic regression, support vector machines, extreme gradient boosting, and random forest, using 15 dosimetric, 79 dosiomic, and 237 radiomic features to predict radiation pneumonitis. We applied uncertainty quantification methods, including Platt scaling, isotonic regression, Venn-ABERS predictor, and conformal prediction, to quantify uncertainty. Model performance was assessed through an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), area under the precision-recall curve (AUPRC), and adaptive calibration error using leave-one-out cross-validation. Results: Highest AUROC is achieved by the logistic regression model with the conformal prediction method (AUROC 0.75+-0.01, AUPRC 0.74+-0.01) at a certainty cut point of 0.8. Highest AUPRC of 0.82+-0.02 (with AUROC of 0.67+-0.04) achieved by The extreme gradient boosting model with conformal prediction at the 0.9 certainty threshold. Radiomic and dosiomic features improve both discriminative and calibration performance. Conclusions: Integrating uncertainty quantification into machine learning models with radiomic and dosiomic features may improve both predictive accuracy and calibration, supporting more reliable clinical decision-making. The findings emphasize the value of uncertainty quantification methods in enhancing applicability of predictive models for radiation pneumonitis in healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 背景:放射線肺炎は胸部放射線療法の副作用である。 近年,放射能特性を持つ機械学習モデルにより,空間情報の取得による放射線肺炎の予測が改善している。 本研究は, 臨床的意思決定を支援するために, モデル不確実性推定の強化におけるポストホック不確実性定量化法の役割について検討する。 方法: 食道癌101例のコホートを経時的に解析した。 本研究では、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、極端な勾配上昇、ランダム森林の4つの機械学習モデルについて、放射線肺炎の予測に15のドシメトリック、79のドシオミック、237の放射能特性を用いて評価した。 我々は,不確かさを定量化するために,プラットスケーリング,等調回帰,Venn-ABERS予測器,共形予測などの不確実性定量化手法を適用した。 モデル性能は,受信機動作特性曲線 (AUROC) 下, 高精度リコール曲線 (AUPRC) 下, 適応校正誤差 (Left-one-out Cross-validation) で評価した。 結果: 最も高いAUROCは共形予測法(AUROC 0.75+-0.01, AUPRC 0.74+-0.01)によるロジスティック回帰モデルにより, 0.8で達成される。 最大 AUPRC は 0.82+-0.02 (AUROC は 0.67+-0.04) で、 0.9 の精度閾値での等角性予測を伴う極端な勾配上昇モデルによって達成された。 放射線とドシオミックの特徴は識別性能と校正性能の両方を改善している。 結論: 予測精度と校正性を改善し、より信頼性の高い臨床的意思決定を支援することができる。 本研究は,医療現場における放射線肺炎の予測モデルの適用性を高めるための不確実性定量化手法の価値を強調した。

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