通过放射学临床SHAP模型预测食道状癌对CCRT的反应
Xu Cheng1,2, Yuxin Zhang3, Min Zhu4,5
1Hefei Cancer Hospital, Chinese Academy of Sciences, Hefei, 230031, P.R. China.
BMC medical imaging
|October 1, 2023
概括
一个新的放射学临床模型准确地预测了接受化疗放射治疗的食道状细胞癌 (ESCC) 患者的治疗反应. 这种工具有助于临床医生在治疗前进行预测,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 激进并发化学放射治疗 (CCRT) 是局部晚期食道癌的标准.
- 预测患者对CCRT的反应是非常重要的,因为结果是可变的.
- 食道状细胞癌 (ESCC) 需要可靠的治疗前预测模型.
研究的目的:
- 开发和比较放射学-临床模型来预测ESCC对CCRT的反应.
- 为了评估放射性特征的疗效从初级瘤 (GTV) 和区域淋巴结 (CTV).
- 为了利用SHapley添加式扩展 (SHAP) 来实现模型的可解释性.
主要方法:
- 对105名ESCC患者的回顾性分析,这些患者接受了CCRT治疗.
- 从GTV和CTV的ROI中提取的Radiomics功能.
- 使用随机森林算法开发了五种模型 (临床,GTV,GTV-临床,CTV,CTV-临床).
- 模型性能使用准确度,精度,回忆,F1得分和AUC进行评估.
- 用于特征重要性和模型解释的SHAP算法.
主要成果:
- 该GTV-临床模型展示了优越的预测性能.
- 获得的AUC为0.82 (测试组) 和0.97 (验证组).
- SHAP分析表明,放射性特征对预测的影响大于临床因素.
结论:
- 结合纹理特征和最大病变直径的GTV-Clinical模型,显示了ESCC对CCRT反应的治疗前预测的前景.
- 这种模型可能有助于临床医生优化治疗策略.
- 放射学分析为预测治疗反应提供了宝贵的见解.
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