論文の概要: Negative controls reveal volume-driven confounding in radiomics and imaging foundation model features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28423v1
• Date: Thu, 30 Jul 2026 16:02:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.649884
• Title: Negative controls reveal volume-driven confounding in radiomics and imaging foundation model features
• Title（参考訳）: 負の制御は、放射能における体積駆動的コンファウンディングとイメージング基礎モデルの特徴を明らかにする
• Abstract要約: 放射能と深部画像の特徴が独立した空間信号を取得するかどうかを評価するために,READII-2-ROQCを導入する。 READII-2-ROQCは、ランダム化戦略を用いて、腫瘍、背景、全体像領域にわたるボクセル摂動画像を生成する。 空間構造が破壊された後に複数のモデルが性能を保ち、ボリューム駆動あるいはコンテキスト共起が明らかになるのに対し、他のモデルは摂動に敏感な信号を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6264008935221496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Radiomics and imaging foundation models promise non-invasive biomarkers of tumour biology, yet predictive signatures may reflect tumour volume or acquisition artifacts rather than meaningful image structure. We introduce READII-2-ROQC, an open-source framework that uses volume-preserving negative controls to assess whether radiomic and deep imaging features capture independent spatial signals. READII-2-ROQC generates voxel-perturbed images across tumour, background and whole-image regions using configurable randomization strategies, then compares feature behaviour and model performance between original and control images. Applied to three public cancer imaging cohorts, the framework processed 3,552 tumour volumes and extracted PyRadiomics and foundation-model features from original images and nine matched controls. Reproducing published survival and HPV-status signatures, we show that multiple models retain performance after spatial structure is destroyed, revealing volume-driven or contextual confounding, whereas others show perturbation-sensitive signal. READII-2-ROQC provides a scalable quality-control strategy for developing interpretable, biologically grounded imaging biomarkers and reproducible radiomics workflows.
• Abstract（参考訳）: 放射線学およびイメージング基礎モデルは、腫瘍生物学の非侵襲的なバイオマーカーを約束するが、予測的シグネチャは、有意義な画像構造ではなく、腫瘍の体積や獲得アーティファクトを反映する可能性がある。 提案するREADII-2-ROQCは,体積保存型負の制御を用いて,放射能と深部画像の特徴が独立した空間信号を捕捉するかどうかを評価するオープンソースフレームワークである。 READII-2-ROQCは、設定可能なランダム化戦略を用いて、腫瘍、背景、全体像領域にまたがるボクセル摂動画像を生成し、元の画像と制御画像との特徴挙動とモデル性能を比較する。 3つのがん画像コホートに適用し、3,552個の腫瘍を処理し、元の画像からPyRadiomicsと基礎モデルの特徴を抽出した。 空間構造が破壊された後に複数のモデルが性能を保ち、ボリューム駆動あるいはコンテキスト整合が明らかとなり、他のモデルでは摂動に敏感な信号が現れる。 READII-2-ROQCは、解釈可能な生物学的基盤のイメージングバイオマーカーと再現可能な放射能ワークフローを開発するためのスケーラブルな品質制御戦略を提供する。

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