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J-GLOBAL ID：201702221835255042   整理番号：17A1826598

アルゴリズムで評価されたMRI特徴できる非浸潤性乳管癌と術前診断した患者は浸潤性乳癌になっで予測する【Powered by NICT】

Can algorithmically assessed MRI features predict which patients with a preoperative diagnosis of ductal carcinoma in situ are upstaged to invasive breast cancer?

著者 (9件)： Harowicz Michael R. (Department of Radiology, Duke University School of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Saha Ashirbani (Department of Radiology, Duke University School of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Grimm Lars J. (Department of Radiology, Duke University School of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Marcom P. Kelly (Department of Medicine, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA) ,  Marks Jeffrey R. (Department of Surgery, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA) ,  Hwang E. Shelley (Department of Surgical Oncology, Duke University Medical Center, Durham, North Carolina, USA) ,  Mazurowski Maciej A. (Department of Radiology, Duke University School of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Mazurowski Maciej A. (Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Mazurowski Maciej A. (Duke University Medical Physics Program, Durham, North Carolina, USA)
資料名： Journal of Magnetic Resonance Imaging  (Journal of Magnetic Resonance Imaging)
巻： 46  号： 5  ページ： 1332-1340  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2648A  ISSN： 1053-1807  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:新たに診断された非浸潤性乳管癌(DCIS)における浸潤癌にupstagingの尤度を予測するためのアルゴリズム評価磁気共鳴イメージング(MRI)特徴の能力を評価すること。材料と方法:著者らは,純粋なDCISのコアニードル生検診断,無脂肪飽和T_1強調MRI配列と1.5または3T術前両側乳房MRI,乳房MRIの前に何らの術前療法,乳癌の既往歴がない2000 2014から当施設で131人の患者を同定した。フェローシップで訓練を受けた放射線科医が境界ボックスを用いて各胸部MRIで病変を同定した。二十九画像の特徴は,放射線科医のアノテーションに基づく計算機アルゴリズムを用いて自動的に計算した。【結果】は本研究では浸潤癌にDCISの出現率は26.7%(35/131)であった。テストしたすべてのイメージング変数のうち,腫瘍の隣接ボクセルの空間依存性を定量化する,相関1の情報測度は曲線(AUC)=0.719(95%信頼区間[CI]:0.609 0.829)下面積とupstagingの最も高い予測値を示した。この特徴は腫瘍サイズ(P<0.001)の調整後統計的に有意であった。評価【結論】自動MRI特徴は非浸潤性乳管癌の術前診断を受けた患者は潜在性浸潤性疾患の最も高いリスクであるトリアージにおいて役割を果たしている可能性がある。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 測度 ,  *術前診断 ,  *浸潤 ,  信頼区間 ,  計算機アルゴリズム ,  ボクセル ,  *乳房腫瘍 ,  画像 ,  *患者 ,  NMRイメージング ,  画像処理
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  MRマンモグラフィー ,  尤度 ,  *非浸潤性乳管癌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乳癌 ,  非浸潤性乳管癌の1例 ,  MRI ,  病期進行 ,  浸潤癌

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： アルゴリズム ,  評価 ,  MRI ,  非浸潤性乳管癌 ,  術前診断 ,  患者 ,  浸潤性乳癌 ,  予測