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J-GLOBAL ID：201802226063423495   整理番号：18A0066634

肺非小細胞癌における高リスクサブボリュームを同定するためのマルチパラメトリック機能画像のクラスタ化【Powered by NICT】

Clustering of multi-parametric functional imaging to identify high-risk subvolumes in non-small cell lung cancer

著者 (12件)： Even Aniek J.G. (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW-School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Even Aniek J.G. (The D-Lab: Decision Support for Precision Medicine, GROW - School for Oncology & MCCC, Maastricht University Medical Centre, Maastricht, The Netherlands) ,  Reymen Bart (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW-School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  La Fontaine Matthew D. (Department of Radiation Oncology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, The Netherlands) ,  Das Marco (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Maastricht University Medical Centre, The Netherlands) ,  Mottaghy Felix M. (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Maastricht University Medical Centre, The Netherlands) ,  Mottaghy Felix M. (Department of Nuclear Medicine, University Hospital Aachen, Germany) ,  Belderbos Jose S.A. (Department of Radiation Oncology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, The Netherlands) ,  De Ruysscher Dirk (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW-School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Lambin Philippe (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW-School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Lambin Philippe (The D-Lab: Decision Support for Precision Medicine, GROW - School for Oncology & MCCC, Maastricht University Medical Centre, Maastricht, The Netherlands) ,  van Elmpt Wouter (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW-School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Center, The Netherlands)
資料名： Radiotherapy and Oncology  (Radiotherapy and Oncology)
巻： 125  号： 3  ページ： 379-384  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3151A  ISSN： 0167-8140  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： 前処理マルチパラメトリック機能イメージングに基づく特徴的な表現型をもつ腫瘍サブ領域を同定し,治療成績に対するこれらサブ領域を相関することを目的とした。部分領域は代謝活性(FDG PET/CT),低酸素(HX4 PET/CT)と腫瘍脈管構造(DCE CT)の画像を用いて作成した。36非小細胞肺癌(NSCLC)の患者は根治的放射線治療に先立って機能イメージングを実施した。動力学分析は,DCE-CTスキャンで行った血流(BF)と体積(BV)マップを取得した。HX4PET/CTとDCE-CTスキャンした計画FDG-PET/CTに対する非剛体共登録した。二クラスタリング段階は多パラメータ画像を行った:第一は均一領域(すなわちSupervoxel)に各腫瘍のセグメンテーションを行うために,第二は全ての腫瘍のSupervoxelグループ表現型クラスターにした。患者は各クラスタにおけるSupervoxelの絶対的あるいは相対的な体積に基づいて分割した;生存率はログランク検定を用いて比較した。Supervoxelの教師なしクラスタ化は四つの独立したクラスタを得た。高リスク腫瘍型に関連した一つのクラスタ(低酸素高度,高いFDG,中間BF/BV):このクラスターに割り当てられた患者は,このクラスタのない患者(p=0.035)と比較して有意な生存率不良であった。NSCLCにおけるマルチパラメトリックイメージングのための小区域分析を設計し,予後のバイオマーカーとしての小区域分類の可能性を示した。この方法論は,マルチパラメトリック機能画像の包括的データ駆動型分析を可能にする。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： *画像 ,  *クラスタ化 ,  患者 ,  生存率 ,  バイオマーカー ,  走査 ,  セグメンテーション ,  前処理 ,  腫瘍 ,  表現型 ,  *非小細胞肺癌 ,  酸素欠乏 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： PET/CT ,  FDG-PET/CT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機能的イメージング ,  癌のバイオマーカーバイオマーカー ,  NSCLC ,  低酸素症 ,  DCE CT ,  FDG PET/CT

分類 (1件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 肺非小細胞癌 ,  同定 ,  機能画像 ,  クラスタ化