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J-GLOBAL ID：201802285652280265   整理番号：18A1686997

膠芽腫と原発性中枢神経系リンパ腫:MRIに基づく3Dテクスチャ解析を用いた術前分化【JST・京大機械翻訳】

Glioblastoma and primary central nervous system lymphoma: Preoperative differentiation by using MRI-based 3D texture analysis

著者 (5件)： Xiao Dong-Dong (Department of Neurosurgery, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430022, China) ,  Yan Peng-Fei (Department of Neurosurgery, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430022, China) ,  Wang Yu-Xuan (Department of Neurology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan 430060, Hubei Province, China) ,  Osman Mohamed Saied (Department of Neurosurgery, Benha University Hospital, Faculty of Medicine, Egypt) ,  Zhao Hong-Yang (Department of Neurosurgery, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430022, China)
資料名： Clinical Neurology and Neurosurgery  (Clinical Neurology and Neurosurgery)
巻： 173  ページ： 84-90  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3387A  ISSN： 0303-8467  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： 磁気共鳴画像(MRI)に基づく3Dテクスチャの診断値とグリア芽細胞腫(GBM)と原発性中枢神経系リンパ腫(PCNSL)の分化における形状特徴を調査する。GBMを有する60人の患者とPCNSLを有する22人の患者を含む合計82人の患者を,2012年1月から2017年9月まで遡及的に追跡調査した。MRIに基づく3Dテクスチャと形状解析を行い,2つの悪性腫瘍の間の検出可能な差を評価した。機械学習モデルの性能を評価した。マンホイットニーU試験と受信者動作特性(ROC)分析を行い,対応する感度,特異性,精度,曲線下面積(AUC)を計算した。最終的に,60名のGBM患者(男性33名,女性27名,平均年齢51.55±13.58歳,範囲8~74歳)および22名のPCNSL患者(男性14名,女性8名,平均年齢55.18±12.19歳,範囲32~78歳)を本研究に含めた。すべてのPCNSLは,びまん性大細胞型B細胞型であり,すべての患者は免疫適格であった。強化T1強調画像から抽出された特徴を表す,変数一次_Skewness,firstorder_Kurtosis,およびNgtdm_Busityは,高い識別力を示した。分類のための最良の選択された予測因子(AUC=0.86)と,それに続くNgtdm_Busity(AUC=0.83)とfirstorder_Kurtosis(AUC=0.80)であった。感度と特異性は,それぞれ70.0%から83.3%と71.4%から90.5%の範囲であった。3つの分類モデルの中で,ナイーブBayes分類器は全体的に優れており,高いAUC(0.90)と最良の特異性(0.91)を有していた。サポートベクトルマシンモデルは,最良の感度と精度(それぞれ0.92と0.88)を提供した。MRIに基づく3Dテクスチャ解析は,GBMとPCNSLの術前識別のための潜在的有用性を有する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： NMRイメージング ,  *三次元 ,  *分化 ,  男性 ,  追跡調査 ,  患者 ,  女性 ,  サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  *膠芽腫
準シソーラス用語： 免疫能 ,  特異性 ,  悪性腫瘍 ,  *質感 ,  *テクスチャ解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 磁気共鳴イメージング ,  3Dテクスチャ解析 ,  形状解析 ,  神経膠芽腫 ,  原発性中枢神経系リンパ腫

分類 (4件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  神経系の腫よう  (GN04000V) ,  血液の腫よう  (GK04000M) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 膠芽腫 ,  原発性中枢神経系リンパ腫 ,  MRI ,  3D ,  テクスチャ解析 ,  術前 ,  分化