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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광기 (가천대학교)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제42권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
71 - 79 (9page)

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Currently, the naked eyes-based diagnosis of bone metastases on CT images relies on qualitative assessment. For this reason, there is a great need for a state-of-the-art approach that can assess and follow-up the bone metastases with quantitative biomarker. Radiomics can be used as a biomarker for objective lesion assessment by extracting quantitative numerical values from digital medical images. In this study, therefore, we evaluated the clinical applicability of non-invasive and objective bone metastases computer-aided diagnosis using radiomics-based biomarkers in CT. We employed a total of 21 approaches consist of three-classifiers and seven-feature selection methods to predict bone metastases and select biomarkers. We extracted threedimensional features from the CT that three groups consisted of osteoblastic, osteolytic, and normal-healthy vertebral bodies. For evaluation, we compared the prediction results of the classifiers with the medical staff's diagnosis results. As a result of the threeclass-classification performance evaluation, we demonstrated that the combination of the random forest classifier and the sequential backward selection feature selection approach reached AUC of 0.74 on average. Moreover, we confirmed that 90-percentile, kurtosis, and energy were the features that contributed high in the classification of bone metastases in this approach. We expect that selected quantitative features will be helpful as biomarkers in improving the patient's survival and quality of life
#Radiomics #Machine learning #Spinal metastases #Quantitative biomarker #Computer-aided diagnosis

목차

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