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J-GLOBAL ID：201702210953971888   整理番号：17A1973391

非小細胞肺癌における2Dおよび3D CT radiomics特徴予後性能比較【Powered by NICT】

2D and 3D CT Radiomics Features Prognostic Performance Comparison in Non-Small Cell Lung Cancer

著者 (17件)： Shen Chen (School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, 710126, China) ,  Shen Chen (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Liu Zhenyu (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Guan Min (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital & the People’s Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450003, China) ,  Song Jiangdian (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Song Jiangdian (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineering School, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Lian Yucheng (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Wang Shuo (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Tang Zhenchao (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Tang Zhenchao (School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong University, Weihai, Shandong Province, 264209, China) ,  Dong Di (School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong University, Weihai, Shandong Province, 264209, China) ,  Kong Lingfei (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital & the People’s Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450003, China) ,  Wang Meiyun (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital & the People’s Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450003, China) ,  Shi Dapeng (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital & the People’s Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450003, China) ,  Tian Jie (School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, 710126, China) ,  Tian Jie (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Beijing, 100190, China) ,  Tian Jie (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100080, China)
資料名： Translational Oncology  (Translational Oncology)
巻： 10  号： 6  ページ： 886-894  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2898A  ISSN： 1936-5233  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【目的】は肺非小細胞癌(NSCLC)のCT画像における予後性能差特徴2Dおよび3D radiomicsを比較した。【方法】著者らは三つの独立したコホートからのNSCLC患者588名を登録した。二つの異なる機関から二組の463名の患者をトレーニングコホートとして使用した。125名の患者の残りのコホートは,検証コホートとして設定した。全1014radiomics特徴(5072D特徴と5073D特徴)を評価した。二分された生存データに基づいて,訓練された分類器による各患者に対して計算した2Dおよび3D radiomics指標。受信者動作特性曲線下面積(AUC)を用いて訓練された分類器(サポートベクトルマシンとロジスティック回帰)の予測性能を評価した。Kaplan-MeierおよびCoxハザード生存分析も使用した。Harrellの一致指数(C指数)とAkaikeの情報基準(A IC)は,訓練したモデルを評価するために適用した。【結果】radiomics指標はAUCにより構築し,比較した。トレーニングコホートでは,2D_AUC=0.653,3D_AUC=0.671であった。検証コホートでは,2D_AUC=0.755,3D_AUC=0.663であった。2Dおよび3D訓練指標はカプラン・マイヤー法解析およびコックス回帰における有意な結果(P<.05)を達成した。検証コホートでは,2D CoxモデルはC指数=0.683とA IC=789.047;を有していた。3D CoxモデルはC指数=0.632とA IC=799.409を得た。【結論】 2Dおよび3D CT radiomics特徴はNSCLCの予後能力を持っているが,2Dの特徴は,この試験で良好な性能を示した。radiomics特徴計算のコストを考慮して,本研究での利用に対して推奨される2D特徴。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  母集団 ,  *非小細胞肺癌 ,  患者 ,  *三次元
準シソーラス用語： ハザード ,  予測性能 ,  ロジスティック回帰分析 ,  CT画像 ,  性能比較 ,  *3次元CT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非小細胞肺癌 ,  2D ,  3D ,  CT ,  Radiomics ,  予後 ,  性能比較