Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2022 article

Analysis of MRI and CT-based radiomics features for personalized treatment in locally advanced rectal cancer and external validation of published radiomics models

43Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
16Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Radiomics analyses commonly apply imaging features of different complexity for the prediction of the endpoint of interest. However, the prognostic value of each feature class is generally unclear. Furthermore, many radiomics models lack independent external validation that is decisive for their clinical application. Therefore, in this manuscript we present two complementary studies. In our modelling study, we developed and validated different radiomics signatures for outcome prediction after neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) in patients with locally advanced rectal cancer (LARC) based on computed tomography (CT) and T2-weighted (T2w) magnetic resonance (MR) imaging datasets of 4 independent institutions (training: 122, validation 68 patients). We compared different feature classes extracted from the gross tumour volume for the prognosis of tumour response and freedom from distant metastases (FFDM): morphological and first order (MFO) features, second order texture (SOT) features, and Laplacian of Gaussian (LoG) transformed intensity features. Analyses were performed for CT and MRI separately and combined. Model performance was assessed by the area under the curve (AUC) and the concordance index (CI) for tumour response and FFDM, respectively. Overall, intensity features of LoG transformed CT and MR imaging combined with clinical T stage (cT) showed the best performance for tumour response prediction, while SOT features showed good performance for FFDM in independent validation (AUC = 0.70, CI = 0.69). In our external validation study, we aimed to validate previously published radiomics signatures on our multicentre cohort. We identified relevant publications on comparable patient datasets through a literature search and applied the reported radiomics models to our dataset. Only one of the identified studies could be validated, indicating an overall lack of reproducibility and the need of further standardization of radiomics before clinical application.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Analysis of MRI and CT-based radiomics features for personalized treatment in locally advanced rectal cancer and external validation of published radiomics models
Date Crossref
17/06/2022
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • German Cancer Research Center German Cancer Consortium (DKTK) partner site Dresden pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Heidelberg University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • OncoRay Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University Hospital Carl Gustav Carus OncoRay-National Center for Radiation Research in Oncology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • German Cancer Consortium (DKTK) Dresden pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Technische Universität Dresden pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • National Center for Tumor Diseases pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Nationales Centrum für Tumorerkrankungen Dresden pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • TUM Klinikum pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Helmholtz Munich pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Technical University of Munich pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

German Cancer Consortium (DKTK) partner site Dresden — German Cancer Research Center, Heidelberg University et Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingAdvanced X-ray and CT ImagingColorectal Cancer Surgical Treatments

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.