原題
Minimum sample size calculation for radiomics-based binary outcome prediction models: Theoretical framework and practical example.
背景:ラジオミクスに基づく二値アウトカムモデルのサンプルサイズおよび許容可能な予測因子数を決定することは困難であり、不適切な選択は過剰適合および信頼できない予測を引き起こす。
方法:著者らは、過剰適合を制限するための全体的な収縮係数S≧0.9、見かけのパフォーマンスと楽観主義で調整したパフォーマンスの間の小さな差、および正確な全体的なアウトカムリスク推定という3つの基準を組み合わせたサンプルサイズの枠組みを提案している。それらは、最小サンプルサイズまたは最大予測因子を計算するためのオンライン計算機を提供する。
結果:この方法は、例で示した発見的規則よりもロバストな推定値を与え、予測精度と一般化可能性のバランスをとる。
結論:構造化された計算は、過剰適合を減らし、透明なサンプルサイズの正当化を可能にすることによって、ラジオミクス予測モデルの妥当性を改善する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111134
PMID: 40930280
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