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J-GLOBAL ID：201802286252311282   整理番号：18A0898406

子宮頸がん放射線治療における精確な表面線量累積に基づく直腸合併症予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Rectal toxicity prediction based on accurate rectal surface dose summation for cervical cancer radiotherapy

著者 (5件)： Chen Jiawei (南方医科大学生物医学工程学院,广東 广州,510515) ,  Chen Haibin (南方医科大学生物医学工程学院,广東 广州,510515) ,  He Qiang (南方医科大学生物医学工程学院,广東 广州,510515) ,  Liao Yuliang (南方医科大学生物医学工程学院,广東 广州,510515) ,  Zhen Xin (南方医科大学生物医学工程学院,广東 广州,510515)
資料名： Nanfang Yike Daxue Xuebao  (Nanfang Yike Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 12  ページ： 1626-1631  発行年： 2017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:子宮頸癌の放射線治療に用いる正確な表面用量累積に基づく直腸合併症の予測方法を提出する。方法:42例の子宮頸がん患者のデータを回顧的に収集し、各治療の分回の直腸壁に対して精確な点登録を行い、変形場を得て、この変形場を用いて直腸壁の照射量に対して変形と重ね合わせを行い、3D総用量を得た。3D直腸総線量分布を2D平面にマッピングし、それぞれの体積特徴と用量幾何特徴を抽出し、有意差(P<0.05)の用量分布特徴をスクリーニングした。配列前方選択アルゴリズムとロジスティック回帰に基づく直腸の合併症の予測モデルを確立し,直腸壁の表面登録の精度が高く,4つの類似性評価の指標が表示された。登録後、異なる治療回数の直腸表面登録程度は顕著な向上があり、五折交差検証の結果、正確性、感度、特異性とAUCはそれぞれ以下のことが分かった。【結語】79.5%,81.3%,75.0%と0.88の結論は,正確な表面線量累積に基づく直腸合併症の予測モデルが実現可能であり,子宮頸癌の直腸毒性の予測に信頼できるサポートを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *放射線療法 ,  *子宮頚部腫瘍 ,  二次元 ,  予測技法 ,  線量分布 ,  毒性 ,  アルゴリズム ,  *直腸 ,  *放射線量 ,  三次元 ,  *予測モデル ,  類似性 ,  患者 ,  幾何学
準シソーラス用語： 特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cervical cancer ,  rectum toxicity ,  deformable registration ,  dose accumulation ,  logistic regression

分類 (2件)： 腫ようの放射線療法  (GE03034K) ,  女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 子宮頸がん ,  放射線治療 ,  線量 ,  累積 ,  直腸 ,  合併症 ,  予測モデル