在SUSAN Denoising和ComBat协调对机器学习模型对恶性脑新生瘤的性能的影响
Girish Bathla1,2, Neetu Soni3,4, Ian T Mark2
1From the Department of Radiology (G.B., N.S.), University of Iowa Hospitals and Clinics, Iowa City, Iowa Bathla.Girish@mayo.edu.
AJNR. American journal of neuroradiology
|April 11, 2024
概括
预处理脑瘤放射学特征与SUSAN denoising和Combining Batches协调改善了多类分类模型的性能,特别是在外部数据集上. 这些方法提高了在多机构环境中的通用性.
科学领域:
- 无线电学 (Radiomics) 是一种无线电学.
- 医学图像分析 医学图像分析
- 机器学习在瘤学中的应用
背景情况:
- 放射学特征的变化源于技术和磁铁强度参数.
- 预处理方法可以减轻变异性,但它们对多类分类的影响尚未得到充分研究.
研究的目的:
- 评估最小单值段同化核 (SUSAN) 排斥和组合批次协调对放射学模型分类性能的影响.
- 评估这些预处理技术在多类脑瘤环境中的下游影响.
主要方法:
- 493例质母细胞瘤,转移和淋巴瘤病例经历了半自动细分和基线图像处理 (BIP).
- 从数据集中提取了带有和没有SUSAN拒绝的放射性特征,然后进行批量校正.
- 创建了四个数据集:BIP,BIP+SUSAN,BIP+组合批次和BIP+SUSAN+组合批次.
主要成果:
- 在外部测试组中,表现最好的模型主要使用来自BIP+SUSAN denoising的特性.
- 苏珊无效和组合批量协调导致外部测试组的性能略有但持续改善.
结论:
- 像SUSAN denoising和Combining Batches协调等图像预处理步骤可以在多机构环境中增强模型通用性.
- 仅使用T1对比度增强图像的模型的性能与多参数MRI模型相美.
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