NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Radyomik, görüntüleme alanında radyologların ve sinirbilimcilerin ilgisini büyük ölçüde çeken zorlu bir geliştirme alanıdır. Bununla birlikte, radyomik özellikler, farklı tesisler ve görüntüleme protokolleri tarafından belirlenen, analiz çerçevelerinin tekrarlanabilirliğini ve genellenebilirliğini sınırlayan güçlü bir biyolojik olmayan değişkenlik göstermektedir. Çalışmamız, belirli beyin bölgeleri üzerindeki radyomik özellikler üzerindeki site etkilerini azaltmak için uyumlaştırmanın yararlılığını araştırmayı amaçladı. Sağlıklı kontrolleri (HC) ve Parkinson hastalığı (PD) hastalarına sahip farklı bölgelerden MRI veri seti Parkinson İlerleme İşaretçileri Girişimi (PPMI) kullanarak T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme (MRI) seçtik. İlk olarak, radyomik ölçüm farklılıklarının araştırılması, sağlıklı beyin bölgeleri (ROI'ler) üzerinde LASSO özellik seçimi ve destek vektör makinesi (SVM) modeline dayanan bir sınıflandırma boru hattı ile değerlendirildi. Daha sonra, site etkilerini düzeltmek için ComBat tabanlı bir uyumlaştırma yaklaşımı uygulandı. Son olarak, PD denekleri üzerindeki bir doğrulama adımı, radyomik verilerin uyumlaştırılmasından önce ve sonra tanı doğruluğunu değerlendirdi. Sağlıklı denekler üzerindeki sonuçlar, ComBat uyumlaştırması ile düzeltilebilecek site etkilerinden bir bağımlılık gösterdi. Uyumdan sonra LASSO regressor, kontrolleri site ile ayırt etmek için herhangi bir özellik seçemedi. Dahası, uyumlaştırılmış radyomik özellikler Parkinson hastalarını HC'den ayırt etmek için 0.77'lik (ham radyomik önlemler için 0.71 AUC'ye kıyasla) çalışma karakteristik eğrisi altında bir alan elde etti. Özelliklerin HC öncesi ve sonrası radyomiklerini inceleyen uygun olmayan bir site etkisi bulduk. PD hastaları üzerindeki doğrulama çalışmamız, tanısal performanslarda biyolojik olmayan gürültü kaynağının önemli bir etkisini göstermiştir. Son olarak, çok merkezli radyomik verilerin uyumlu hale getirilmesi, analiz boru hatlarının güvenilir ve çok siteli nörogörüntüleme çalışmaları için çoğaltılabilir hale getirilmesi için gerekli bir adımı temsil etmektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Radiomics is a challenging development area in imaging field that is greatly capturing interest of radiologists and neuroscientists. However, radiomics features show a strong non-biological variability determined by different facilities and imaging protocols, limiting the reproducibility and generalizability of analysis frameworks. Our study aimed to investigate the usefulness of harmonization to reduce site-effects on radiomics features over specific brain regions. We selected T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) by using the MRI dataset Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) from different sites with healthy controls (HC) and Parkinson's disease (PD) patients. First, the investigation of radiomics measure discrepancies were assessed on healthy brain regions-of-interest (ROIs) via a classification pipeline based on LASSO feature selection and support vector machine (SVM) model. Then, a ComBat-based harmonization approach was applied to correct site-effects. Finally, a validation step on PD subjects evaluated diagnostic accuracy before and after harmonization of radiomics data. Results on healthy subjects demonstrated a dependence from site-effects that could be corrected with ComBat harmonization. LASSO regressor after harmonization was unable to select any feature to distinguish controls by site. Moreover, harmonized radiomics features achieved an area under the receiving operating characteristic curve (AUC) of 0.77 (compared to AUC of 0.71 for raw radiomics measures) in distinguish Parkinson's patients from HC. We found a not-negligible site-effect studying radiomics of HC pre- and post-harmonization of features. Our validation study on PD patients demonstrated a significant influence of non-biological noise source in diagnostic performances. Finally, harmonization of multicenter radiomic data represent a necessary step to make analysis pipelines reliable and replicable for multisite neuroimaging studies.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.