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J-GLOBAL ID：201702243452990833   整理番号：17A1626089

頭頸部扁平上皮癌における根治的放射線化学療法後のCTラディオミクスを予測するHPV状態と局所腫瘍制御【Powered by NICT】

Computed Tomography Radiomics Predicts HPV Status and Local Tumor Control After Definitive Radiochemotherapy in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma

著者 (8件)： Bogowicz Marta (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Riesterer Oliver (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Ikenberg Kristian (Department of Pathology and Molecular Pathology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Stieb Sonja (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Moch Holger (Department of Pathology and Molecular Pathology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Studer Gabriela (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Guckenberger Matthias (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Tanadini-Lang Stephanie (Department of Radiation Oncology, University Hospital Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics  (International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics)
巻： 99  号： 4  ページ： 921-928  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0262B  ISSN： 0360-3016  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： 本研究では,コンピューター断層撮影(CT)radiomicsを用いた頭頸部扁平上皮癌(H NSCC)とヒトパピローマウイルス(HPV)状態の放射線化学療法後の局所腫瘍制御(LC)を予測することを目的とした。根治的化学放射線療法で治療される癌患者は局所倫理委員会(トレーニングと妥当性検証コホートにおける93と56人の患者,それぞれ)により承認された後ろ向き研究の対象とした。,形状,強度,集合組織,およびウェーブレット変換に基づいたものを含む,三百十七CT radiomic特徴は,原発腫瘍領域で計算した。Cox回帰とロジスティック回帰モデルは,LCとH PV状態を予測するために構築した。単変量解析における最良の特徴は冗長な特徴を除外した後の多変量解析に含まれた。モデルの品質はHPV状態予測のための曲線(AUC)下でLCおよび受信者動作特性のモデル化のための一致指数(CI)を用いて評価した。radiomics LCモデルは臨床パラメータ(腫瘍ステージ,体積およびHPV状態)と混合モデルを組み込んだモデルと比較した。三つの特徴から成るradiomic署名は有意にLC(CI_training=0.75およびCI_validation=0.78)と関連しており,より不均一なCT密度分布を有する腫瘍はLC減少のリスクがあることを示した。radiomicsモデルに臨床パラメータの追加は,訓練コホートにおけるモデルを改良し検証コホートではそうではなかった。radiomicシグネチャはHPV状態予測(AUC_training=0.85とAUC_validation=0.78)で良好な性能を示し,HPV陽性腫瘍はより均一なCT密度分布を持つことを示した。CT radiomicsで定量化したHNSCC腫瘍密度の不均一性は放射線化学療法とH PV状態後のLCと関連している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  不均一性 ,  多変量解析 ,  *腫瘍 ,  母集団 ,  品質 ,  計算機トモグラフィー ,  状態推定 ,  患者 ,  密度分布
準シソーラス用語： 単変量解析 ,  後向き研究 ,  *放射線化学療法 ,  *腫瘍抑制 ,  *頭頚部扁平上皮癌 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  耳・鼻・咽頭・喉頭の腫よう  (GQ04000E) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 頭頸部扁平上皮癌 ,  根治的放射線化学療法 ,  CT ,  予測 ,  HPV ,  腫瘍制御