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J-GLOBAL ID:201902215457255824   整理番号:19A0981759

脊椎骨髄転移性疾患の腫瘍学的患者における最も重要な磁気共鳴イメージング(MRI)放射線学的特徴の同定:実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Identification of the most significant magnetic resonance imaging (MRI) radiomic features in oncological patients with vertebral bone marrow metastatic disease: a feasibility study
著者 (12件):
資料名:
巻: 124  号:ページ: 50-57  発行年: 2019年 
JST資料番号: W4887A  ISSN: 1826-6983  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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最近,放射線分析は腫瘍患者の管理のための価値ある手段として注目されている。本研究の目的は,磁気共鳴画像(MRI)に基づく放射線分析の特徴が,脊髄骨髄転移性疾患を有する腫瘍学的患者における転移の最も重要な予測因子であると考えられることである。8人の癌患者(3つの肺癌;1つの前立腺癌;1つの食道癌;1つの鼻咽頭癌,1つの肝癌),合計58の背側椎体,29の転移と29の非転移を含んだ。各椎体はT1およびT2強調画像において放射線療法描写コンソールで輪郭があった。得られたデータを,形態学的,統計的および組織学的分析のために自動化データ抽出システムに移した。T1およびT2画像の各病変に対する89の特徴を,スライス値の中央値として計算した。Wilcoxon試験を89の特徴に適用し,それらの最も統計学的有意性を段階的特徴選択にかけ,ロジスティック回帰モデルにおける転移の最良の実行予測因子を見出した。ブートストラップによる内部交差検証を行い,受信機動作特性の曲線下面積(AUC)に関するモデル性能を推定した。試験した89のテクスチャー特徴のうち,16は転移対非転移群において統計的有意性と異なることが分かった。最良の実行モデルはT1とT2画像に対する2つの予測子,すなわち,T1画像に対する1つの形態特徴(質量シフトの中心)(p値<0.01)とT2画像に対する1つのテクスチャ特徴(p値<0.01)により構成された。内部交差検証は,T1画像において0.8141(95%CI0.6854-0.94),T2画像において0.9116(95%CI0.8294-0.9937)のAUCを示した。結果は,骨髄転移性疾患を有する腫瘍学的患者に関するMRIベースの放射線分析が,転移性および非転移性椎体の間を区別することができることを示唆する。転移の最も有意な予測因子はT2配列に基づいており,1つの形態学的および1つのテクスチャー特徴であることが分かった。Copyright 2018 Italian Society of Medical Radiology Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
分類
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人体の汚染及び防止  ,  術後処置・予後  ,  消化器の疾患  ,  循環系の疾患  ,  遺伝的変異 

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