阴性对照揭示了放射组学和成像基础模型特征中体积驱动的混杂因素

放射组学和成像基础模型有望成为肿瘤生物学的非侵入性生物标志物，但预测特征可能反映肿瘤体积或采集伪影，而不是有意义的图像结构。我们引入了 READII-2-ROQC，这是一个开源框架，它使用保留体积的阴性对照来评估放射组学和深度成像特征是否捕获独立的空间信号。 READII-2-ROQC 使用可配置的随机化策略生成跨肿瘤、背景和整个图像区域的体素扰动图像，然后比较原始图像和控制图像之间的特征行为和模型性能。该框架应用于三个公共癌症成像队列，处理了 3,552 个肿瘤体积，并从原始图像和九个匹配对照中提取了 PyRadiomics 和基础模型特征。通过重现已发表的生存率和 HPV 状态特征，我们发现多个模型在空间结构被破坏后仍保持性能，揭示了体积驱动或上下文混杂，而其他模型则显示出扰动敏感信号。 READII-2-ROQC 提供了可扩展的质量控制策略，用于开发可解释的、基于生物学的成像生物标志物和可重复的放射组学工作流程。