Deep Learning-Based Image Conversion Improves the Reproducibility of Computed Tomography Radiomics Features

再现性 无线电技术 特征(语言学) 一致相关系数 人工智能 基本事实 模式识别(心理学) 成像体模 计算机科学 残余物 计算机断层摄影术 放射科 核医学 医学 数学 统计 算法 语言学 哲学
作者
Seul Bi Lee,Yeon Jin Cho,Yong Woo Hong,Dawun Jeong,Jina Lee,Soohyun Kim,Seung–Hyun Lee,Young Hun Choi
出处
期刊:Investigative Radiology [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:57 (5): 308-317 被引量:16
标识
DOI:10.1097/rli.0000000000000839
摘要

This study aimed to evaluate the usefulness of deep learning-based image conversion to improve the reproducibility of computed tomography (CT) radiomics features.This study was conducted using an abdominal phantom with liver nodules. We developed an image conversion algorithm using a residual feature aggregation network to reproduce radiomics features with CT images under various CT protocols and reconstruction kernels. External validation was performed using images from different scanners, consisting of 8 different protocols. To evaluate the variability of radiomics features, regions of interest (ROIs) were drawn by targeting the liver parenchyma, vessels, paraspinal area, and liver nodules. We extracted 18 first-order, 68 second-order, and 688 wavelet radiomics features. Measurement variability was assessed using the concordance correlation coefficient (CCC), compared with the ground-truth image.In the ROI-based analysis, there was an 83.3% improvement of CCC (80/96; 4 ROIs with 3 categories of radiomics features and 8 protocols) in synthetic images compared with the original images. Among them, the 56 CCC pairs showed a significant increase after image synthesis. In the radiomics feature-based analysis, 62.0% (3838 of 6192; 774 radiomics features with 8 protocols) features showed increased CCC after image synthesis, and a significant increase was noted in 26.9% (1663 of 6192) features. In particular, the first-order feature (79.9%, 115/144) showed better improvement in terms of the reproducibility of radiomics feature than the second-order (59.9%, 326/544) or wavelet feature (61.7%, 3397/5504).Our study demonstrated that a deep learning model for image conversion can improve the reproducibility of radiomics features across various CT protocols, reconstruction kernels, and CT scanners.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
2秒前
1111111111111发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
科研通AI2S应助王冉冉采纳,获得10
2秒前
Xiaohu完成签到,获得积分10
3秒前
dtf完成签到,获得积分10
3秒前
凡迪亚比完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
香蕉觅云应助小朱佩奇采纳,获得10
4秒前
无语的代真完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
包凡之完成签到,获得积分10
6秒前
情怀应助自由橘子采纳,获得10
6秒前
zzz发布了新的文献求助10
6秒前
CipherSage应助1111111111111采纳,获得10
7秒前
搞怪南风完成签到,获得积分10
7秒前
文章使我快了完成签到,获得积分10
7秒前
cooper完成签到 ,获得积分10
8秒前
Ou发布了新的文献求助10
8秒前
sxx完成签到,获得积分10
8秒前
上官若男应助tanglu采纳,获得10
8秒前
麋鹿完成签到 ,获得积分10
8秒前
公西翠萱完成签到 ,获得积分10
8秒前
qixiaoqi发布了新的文献求助10
9秒前
博慧完成签到 ,获得积分10
10秒前
小刘医生完成签到,获得积分10
12秒前
安安完成签到,获得积分10
12秒前
啊啊啊啊完成签到,获得积分10
12秒前
英俊的铭应助飞飞鱼采纳,获得10
14秒前
科目三应助zzz采纳,获得10
14秒前
小小西瓜萝卜青菜完成签到,获得积分10
14秒前
思源应助虚幻采枫采纳,获得10
15秒前
15秒前
不安的可乐完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
nano完成签到 ,获得积分10
16秒前
da完成签到,获得积分10
16秒前
科研通AI2S应助啊啊啊啊采纳,获得10
17秒前
cyndi发布了新的文献求助20
17秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds第二卷 1200
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066