610 Medizin und Gesundheit
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Purpose
Machine learning based on radiomics features has seen huge success in a variety of clinical applications. However, the need for standardization and reproducibility has been increasingly recognized as a necessary step for future clinical translation. We developed a novel, intuitive open-source framework to facilitate all data analysis steps of a radiomics workflow in an easy and reproducible manner and evaluated it by reproducing classification results in eight available open-source datasets from different clinical entities.
Methods
The framework performs image preprocessing, feature extraction, feature selection, modeling, and model evaluation, and can automatically choose the optimal parameters for a given task. All analysis steps can be reproduced with a web application, which offers an interactive user interface and does not require programming skills. We evaluated our method in seven different clinical applications using eight public datasets: six datasets from the recently published WORC database, and two prostate MRI datasets—Prostate MRI and Ultrasound With Pathology and Coordinates of Tracked Biopsy (Prostate-UCLA) and PROSTATEx.
Results
In the analyzed datasets, AutoRadiomics successfully created and optimized models using radiomics features. For WORC datasets, we achieved AUCs ranging from 0.56 for lung melanoma metastases detection to 0.93 for liposarcoma detection and thereby managed to replicate the previously reported results. No significant overfitting between training and test sets was observed. For the prostate cancer detection task, results were better in the PROSTATEx dataset (AUC = 0.73 for prostate and 0.72 for lesion mask) than in the Prostate-UCLA dataset (AUC 0.61 for prostate and 0.65 for lesion mask), with external validation results varying from AUC = 0.51 to AUC = 0.77.
Conclusion
AutoRadiomics is a robust tool for radiomic studies, which can be used as a comprehensive solution, one of the analysis steps, or an exploratory tool. Its wide applicability was confirmed by the results obtained in the diverse analyzed datasets. The framework, as well as code for this analysis, are publicly available under https://github.com/pwoznicki/AutoRadiomics.
Zur Messung von visuell evozierten Potentialen ist eine gute Aufmerksamkeit während der Messung notwendig, die jedoch vor allem bei Kindern nicht immer gewährleistet ist. Unser Ziel war es, unter standardisierten Meßbedingungen im klinischen Routinebetrieb eine kindgerechte Meßmethode zu entwickeln, die eine Verbesserung der Aufmerksamkeit ermöglicht. Gleichzeitig sollte die Kontrolle der Aufmerksamkeit verbessert werden. Zusätzlich prüften wir die Meßergebnisse auf ihre Reproduzierbarkeit und untersuchten, ob das VEP bei Kindern unter klinischen Routinebedingungen in unserem Labor eingesetzt werden kann. Wir entwarfen dazu eine Bildergeschichte, die zur Ablenkung während der Meßvorbereitungen dient und die Kinder auf die Meßbedingungen einstimmt. Zusätzlich entwickelten wir ein sog. Aufmerksamkeits-Spiel, das eine gute Fixation auf den Bildschirm erfordert. Die Schwierigkeit der dabei zu lösenden Aufgaben wurde adaptiv angepaßt. Die bei der Aufgabe berechenbare Schwellenzeit war ein Maß zur Beurteilung der Aufmerksamkeit. Die an der Untersuchung teilnehmenden Schielpatienten unserer Sehschule wurden in eine Kindergruppe und eine Erwachsenengruppe eingeteilt. Eine Gruppe von Normalpersonen diente als Vergleichsgruppe zu den erwachsenen Patienten. Abgeleitet wurde ein bipolares VEP nach dem Standard der ISCEV. Die absoluten Werte von Amplitude und Latenz entsprachen den in der Literatur beschriebenen Werten und bei der monokularen Ableitung des Muster-VEPs entsprachen die Meßergebnisse der Schielpatienten denen der Normalpersonen. Zur Beurteilung der Reproduzierbarkeit der Meßergebnisse werteten wir den relativen Variationskoeffizienten aus. Dieser lag für die Latenz fast um das Zehnfache niedriger als der relative Variationskoeffizient der Amplitude. Bei Kindern war der relative Variationskoeffizient doppelt so groß wie bei Normalpersonen. Die Reproduzierbarkeit der Meßergebnisse war demnach nur halb so gut. Der Variationskoeffizient der Erwachsenen lag etwas höher als bei den Normalpersonen. Das Aufmerksamkeits-Spiel konnte von fast allen Kindern ab 6 Jahren gelöst werden. Die kindgerechte Gestaltung der standardisierten Versuchsbedingungen mit der Bildergeschichte und dem Aufmerksamkeits-Spiel ermöglicht deshalb den Einsatz der Muster-VEP-Messung im klinischen Routinebetrieb für Kinder ab 6 Jahren. In Einzelfällen können auch jüngere Kinder gemessen werden. Die Schwellenzeit war bei Kindern im Mittel wesentlich höher als bei Erwachsenen und Normalpersonen, d.h. die Aufmerksamkeit war bei ihnen wesentlich schlechter. Die Reproduzierbarkeit der Amplitude nahm mit zunehmender Schwellenzeit ab, die Reproduzierbarkeit der Latenz war unabhängig von der Schwellenzeit. Standardisierte VEP-Messungen unter klinischen Routinebedingungen können damit durch die kindgerechte Gestaltung der Untersuchungsbedingungen auch bei Kindern ab 6 Jahren durchgeführt werden. Die Beurteilung der Aufmerksamkeit konnte durch das Aufmerksamkeits-Spiel verbessert werden.