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J-GLOBAL ID：201802244383359636   整理番号：18A1169381

放射線学に基づく胃腸間質腫瘍分類モデル【JST・京大機械翻訳】

A radiomics-based model for differentiation between benign and malignant gastrointestinal stromal tumors

著者 (5件)： Zhang Wenhua (南方医科大学医学図像処理重点実験室,广東 广州,510515) ,  Chen Tao (南方医科大学南方医院普外科//广東省微創外科工程中心,广東 广州,510515) ,  Zhang Minghui (南方医科大学医学図像処理重点実験室,广東 广州,510515) ,  Liu Pingping (南方医科大学医学図像処理重点実験室,广東 广州,510515) ,  Lu Zhentai (南方医科大学医学図像処理重点実験室,广東 广州,510515)
資料名： Nanfang Yike Daxue Xuebao  (Nanfang Yike Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 1  ページ： 55-61  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2216A  ISSN： 1673-4254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:CT画像から抽出した大量のテクスチャー特徴の多変量解析により、胃腸間質腫瘍の良悪性分類に用いるモデルを樹立した。方法:本研究では、胃腸管間質腫瘍患者110個(80個を訓練セットとし、30個を検証セットとする)を含む。最初に,初期特徴集合において,0.632+ブートストラップ法を用いて,特徴次元を縮小し,次に,特徴サブセットにおいて,段階的前方特徴選択を行い,そして,分類モデルを,論理的回帰によって,確立した。【結果】6つのテクスチャ特性によって確立された分類モデルは,訓練セットと検証セットで,良性および悪性胃腸管間質腫瘍の分類に成功した。このモデルのAUC,感度,特異性および分類精度は,それぞれ0.93,0.88,0.85および0.87であった。結論:放射線学的研究の方法による分類モデルを樹立し、胃腸間質腫瘍の良悪性分類に対して優れた予測性能を持ち、そのため、術前腫瘍分類の補助ツールとすることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  患者 ,  部分集合 ,  多変量解析 ,  *放射線医学 ,  ブートストラップ
準シソーラス用語： *腫瘍分類 ,  予測性能 ,  分類精度 ,  特異性 ,  質感 ,  テクスチャ特徴 ,  CT画像 ,  *分類モデル ,  間葉系腫瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： gastrointestinal stromal tumors ,  multivariate analysis ,  classification model ,  radiomics

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 放射線学 ,  間質腫瘍 ,  分類モデル