Table 1.

Area under curve (AUC) for ROC analysis to discriminate between responders and non-responders. CI is 95% confidence interval.

	Data Set A/B (Train Data)	Data Set D (Test Data)	Patients (Test Data)
GLMNET	—	0.95 (CI: 0.83, 1.00)	0.97 (CI: 0.82, 1.00)
PCA-LDA1	0.97 (CI: 0.93, 1.00)	1.00 (CI: 1,1)	0.94 (CI: 0.73, 1.00)
PCA-LDA2	0.96 (CI: 0.91, 1.00)	0.88 (CI: 0.77, 1.00)	0.99 (CI: 0.9, 1.00)
ROI-LDA (Conventional)	0.78 (CI: 0.68, 0.87)	0.66 (CI: 0.40, 0.92)	0.39 (CI: -0.01, 0.79)
PE-LDA	0.74 (CI: 0.64, 0.83)	0.76 (CI: 0.53, 0.99)	0.61 (CI: 0.19, 1.00)
AUC-LDA	0.43 (CI: 0.33, 0.52)	0.51 (CI: 0.23, 0.79)	0.28 (CI: -0.08, 0.64)
MTT-LDA	0.62 (CI: 0.51, 0.72)	0.65 (CI: 0.39, 0.91)	0.17 (CI: -0.11, 0.45)
TP-LDA	0.43 (CI: 0.33, 0.52)	0.38 (CI: 0.11, 0.64)	0 (CI: 0, 0)