原題
RadShap: An Explanation Tool for Highlighting the Contributions of Multiple Regions of Interest to the Prediction of Radiomic Models.
背景:本論文では、癌治療における複数の画像領域からの情報を集約するラジオミックモデルにおいて、影響力のある領域を同定するための適切な説明ツールの必要性について論じた。
方法:著者らは、シャープレイ値を利用して画像領域間で出力を分配する説明ツールであるRadShapを紹介する。130人の肺癌患者の後ろ向きコホート、実際の症例研究、および単一病変モデルとの比較を用いて検証された。
結果:RadShapは、合成タスクにおいて94%の一貫した説明と、単一病変モデルに対するパフォーマンスの優位性を示した。また、生検腫瘍のみに焦点を当てたモデルによる患者の誤分類などの問題についても、関連する洞察を提供した。
結論:RadShapは、ラジオミックモデルの挙動に関する貴重な洞察を提供し、ラジオミックパイプラインへの円滑な統合を有し、その実用化を促進する。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.124.267434
PMID: 38906555
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