乳房病変の全体積画像に基づく拡散尖to画像のヒストグラム解析【JST・京大機械翻訳】

Li Ting; Hong Yuan; Kong Dexing; Li Kangan

文献

J-GLOBAL ID：202002226601726143 整理番号：20A0229076

乳房病変の全体積画像に基づく拡散尖to画像のヒストグラム解析【JST・京大機械翻訳】

Histogram analysis of diffusion kurtosis imaging based on whole-volume images of breast lesions

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資料名：
巻： 51 号： 2 ページ： 627-634 発行年： 2020年
JST資料番号： W2648A ISSN： 1053-1807 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

背景:乳房拡散尖度画像(DKI)は乳癌を評価するための新しいMRI技術であるが,有効性はまだ改善されていない。【目的】良性および悪性乳房病変を区別するためのDKIモデルから得られた全体積ヒストグラムパラメータの性能を調査する。研究TYPE:遡及。すべての患者において,乳房病変を有する120人の患者(62人の悪性,58人の良性)があった。3.0T MRIにおいて,7つのb値(0,500,1000,1500,2000,2500および3000s/mm2)および2つのb値(0および1000s/mm2)をもつDWI配列を有するDKI配列;評価:DKIモデル(KおよびD)のヒストグラムパラメータおよび最小,最大,平均,パーセンタイル値(25,50,75および95),標準偏差,尖度および歪度を含むDWIモデル(ADC)を,全病変容積に対する2人の放射線科医により計算した。統計学的試験:学生のt検定を用いて悪性および良性病変を比較した。診断性能を,受信者動作特性(ROC)分析によって評価した。【結果】:K_max,D_min,およびADC_minは,個々のヒストグラムパラメータ群において,曲線(AUC)(それぞれ0.875,0.830,および0.847),感受性(85.5%,74.2%,および77.4%),および精度(それぞれ85.0%,79.2%,および81.7%)を有し,K_maxはD_minおよびADC_minより優れていた。ADCヒストグラムパラメータ(ADC_minからADC_sdまで)は,すべての群においてDヒストグラムパラメータより有意に低かった。【データ】:K_max,D_min,およびADC_minは,悪性腫瘍から良性を区別するための対応する平均値より良い計量であることがわかった。DKIモデルから得られたヒストグラムパラメータは,DWIモデルから誘導されたADCパラメータより多くの情報を提供し,より良い診断性能を持っていた。Evidenceのレベル:3つの技術的有効性:ステージ2 J.Magn。レソン。2020;51:627-634。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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腫ようの診断

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