在多机构研究中通过图像扰动为OPC患者建立基于CT的放射性特征稳定性数据库:一种保护模型通用性的实用方法
Yongqiang Wang1,2, Alex Zwanenburg3,4,5,6, Jiang Zhang1
1Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, Hong Kong SAR, China.
Frontiers in oncology
|December 10, 2025
概括
创建了一个新的放射性特征稳定性数据库 (RF-RobustDB),使用图像扰动来识别可重复的放射性特征 (RF). 这种方法提高了口腔癌 (OPC) 的放射性模型概括性.
科学领域:
- 无线电学 (Radiomics) 是一种放射学.
- 医学成像分析 医学成像分析
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 放射性特征 (RF) 越来越多地用于医学成像,但其可重复性可能会受到图像变化的影响.
- 确定RF的稳定性对于可靠的下游分析和模型开发至关重要.
- 需要采用系统方法,在没有进一步分析的情况下预先选择高度可重复的射频.
研究的目的:
- 使用图像扰动建立一个放射性特征稳定性数据库 (RF-RobustDB).
- 为了指导下游分析高度可重复的放射性特征 (RF) 的预选择.
- 为了提高放射性模型在口腔癌 (OPC) 的概括性.
主要方法:
- 利用了1,274名口腔癌 (OPC) 患者预治疗计算机断层扫描 (CT) 图像的公共数据集.
- 系统地扰乱原始图像和面具以模拟重新扫描变化 (移动,旋转,噪音,轮变化).
- 使用类内相关系数 (ICC) 量化了1395个一级和高级RF的稳定性 (未过,波形过,LoG过).
主要成果:
- 在1395个RF中,有470个显示出出色的重复性 (平均ICC>0.9).
- 预先选择的可重复的RF改善了外部验证队列中的平均一致性 (C) 指数.
- 缩小了培训和外部验证队列之间的C指数差距,提高了模型的通用性.
结论:
- 开发的RF-RobustDB有效地提高了放射性模型的概括性.
- 该方法可转移到其他瘤部位和成像模式.
- 方便创建RF-RobustDBs用于普遍适用的放射性模型.
