基于影像生物标志物标准化倡议的不同放射组学工具包特征基准比较
计算机视觉与模式识别
2020-06-24 v1 图像与视频处理
摘要
关于放射组学特征的术语、底层数学或其实现尚无共识。这导致使用不同工具箱提取的特征无法用于构建或验证同一模型，从而造成放射组学结果不可泛化。本研究使用影像生物标志物标准化倡议（IBSI）建立的体模与基准值，比较在采用6个公开可用软件程序和1个内部放射组学流程时放射组学特征的变异。提取了所有IBSI标准化特征（11类，共173个）。计算了不同软件提取的特征值与IBSI基准值之间的相对差异以衡量软件间一致性。为更好理解变异，特征按其性质进一步分为三类：1）形态学，2）统计/直方图，3）纹理特征。尽管在大多数放射组学特征上各程序间观察到良好一致性，但形态学特征的一致性相对较差。在使用不同灰度离散化方法的程序间也发现了显著差异。由于这些程序未包含全部IBSI特征，使用Venn图和UpSet图分析了每一类的定量评估水平，并采用两个专用指标进行量化。形态学特征在两个指标上得分均最低，表明形态学特征在软件程序间评估不一致。我们得出结论：使用不同软件程序计算的放射组学特征可能并非相同或可靠的。需进一步研究以标准化放射组学特征提取流程。
引用
@article{arxiv.2006.12761,
title = {Benchmarking features from different radiomics toolkits / toolboxes using Image Biomarkers Standardization Initiative},
author = {Mingxi Lei and Bino Varghese and Darryl Hwang and Steven Cen and Xiaomeng Lei and Afshin Azadikhah and Bhushan Desai and Assad Oberai and Vinay Duddalwar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12761},
year = {2020}
}
备注
21 pages, 8 figures