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J-GLOBAL ID：201702253396915547   整理番号：17A1711458

T1強調DCE-MRIを用いた神経膠腫等級付けにおけるCBVの自動正規化の診断精度【Powered by NICT】

Diagnostic accuracy of automatic normalization of CBV in glioma grading using T1- weighted DCE-MRI

著者 (10件)： Sahoo Prativa (Division of Mathematical oncology, City of Hope National Medical Center, CA, USA) ,  Gupta Rakesh K. (Department of Radiology and Imaging, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Gupta Pradeep K. (Department of Radiology and Imaging, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Awasthi Ashish (Department of Biostatistics and Health Informatics, SGPGIMS, Lucknow, India) ,  Pandey Chandra M. (Department of Biostatistics and Health Informatics, SGPGIMS, Lucknow, India) ,  Gupta Mudit (Department of Radiology and Imaging, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Patir Rana (Department of Neurosurgery, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Vaishya Sandeep (Department of Neurosurgery, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Ahlawat Sunita (SRL Diagnostics, Fortis Memorial Research Institute, Gurgaon, India) ,  Saha Indrajit (Philips Health System, Philips India Limited, Gurgaon, India)
資料名： Magnetic Resonance Imaging  (Magnetic Resonance Imaging)
巻： 44  ページ： 32-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1133A  ISSN： 0730-725X  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： 本遡及的研究の目的は,T1強調ダイナミックコントラスト増強MRI(DCE MRI)を用いた神経膠腫等級付けのためのCBV正規化法に基づく関心の既存の対側領域(ROI)を用いた相対的脳血液量(rCBV)を定量化するために提案した自動正規化法の診断精度を比較することであった。組織学的に確認された神経膠腫患者六十名が本研究に含まれた。CBVマップは,T1強調DCE-MRIを用いて生成し,反対側のROIに基づく方法(rCBV_contra),罹患していない白質(rCBV_WM)と影響を受けない灰白質(rCBV_GM)によって正規化された,これらの後者の二つは自動的に生成した。>DCE-MRIにおける10年間の経験と専門家1年と経験を有する専門放射線科医がrCBVsを測定するために独立して使用した。神経膠腫等級付けのためのカットオフ値はROC解析から決定した。rCBV_WM,rCBV_GMとrCBV_contraと組織学の一致がカッパ統計と級内相関係数(ICC)を用いて調べた。エキスパート放射線科医により測定したrCBV_contraを用いた神経こう腫の格ずけの診断精度は,非専門家ユーザ(感度=0.65,特異性=0.78,p<0.001)と比較して高い(感度=1.00,特異性=0.96,p<0.001)であることが分かった。一方,専門家と非専門家ユーザの両方が自動rCBV_WM(感度=0.89,特異性=0.87,p<0.001)とrCBV_GM(感度=0.81,特異性=0.78,P=0.001)評価と類似の診断精度を示した。さらに,,エキスパートユーザによる対側ベースの方法は,腫瘍の組織学的グレーディング(kappa=0.96,一致98.33%,p<0.001)と最高の一致を示したが,観察された;自動正規化法は,専門家と非専門家の両方ユーザのための一致の同じ割合を示した。rCBV_WMは病理組織学的悪性度と88.33%(kappa=0.76,p<0.001)の一致を示した。本研究から推定された,エキスパートユーザの非存在下では,提案した方法を用いてCBVの自動正規化は,手動対側に基づくアプローチと比較してより優れた診断精度を提供できることであった。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： 患者 ,  *等級づけ ,  病理 ,  白質 ,  *神経膠腫 ,  *正規化 ,  銅
準シソーラス用語： 特異性 ,  ROC曲線 ,  カットオフ値 ,  放射線科医 ,  脳血流量 ,  後向き研究 ,  *診断精度 ,  *DCE-MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： DCE-MRI ,  神経膠腫等級づけ ,  CBV正規化

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： DCE-MRI ,  神経膠腫 ,  等級付け ,  CBV ,  正規化 ,  診断精度