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J-GLOBAL ID：202002227566348128   整理番号：20A1978266

脂肪抑制T2WI映像学モデルの子宮筋腫と子宮腺筋腫における鑑別価値【JST・京大機械翻訳】

Fat suppression T2WI with radiomics analysis in differential diagnosis of leiomyoma and adenomyoma

著者 (4件)： Chen Cheng (温州医科大学附属第二医院,婦産科 浙江 温州,325027) ,  Ye Miaomiao (温州医科大学附属第二医院,婦産科 浙江 温州,325027) ,  Chen Bo (温州医科大学附属第二医院,放射影像科 浙江 温州,325027) ,  Zhu Xueqiong (温州医科大学附属第二医院,婦産科 浙江 温州,325027)
資料名： Wenzhou Yike Daxue Xuebao  (Wenzhou Yike Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 8  ページ： 647-651  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3537A  ISSN： 2095-9400  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】子宮筋腫と子宮腺筋腫におけるT2WIの鑑別診断における磁気共鳴脂肪抑制(MR)の価値を調査する。方法:120例の2015年4月から2019年9月まで、温州医科大学付属第二病院で術後病理検査にて子宮筋腫或いは子宮腺筋腫患者と診断され、手術前に骨盤磁気共鳴スキャン検査を行った。7:3の分配比率を訓練群84例と検証群36例に分け、訓練群を予測モデルの構築に用い、検証群は予測モデルの最適化と検証に用いた。脂肪抑制T2WIの画像上で関心領域(ROI)に対してハイスループットデータ収集、特徴抽出及び次元縮小を行い、多変量ロジスティック回帰により予測モデルを構築し、感度、特異性、精度などの特徴を分析した。受信者動作特性曲線下面積(AUC)の4つのパラメータ評価モデルの予測有効性を評価した。結果:合計396個の特徴パラメータを抽出し、6個の子宮筋腫と子宮腺筋腫に関連する画像学特徴パラメータを選別し、組み入れた。訓練グループにおいて、映像学特徴から構築した予測モデルは、子宮筋腫と子宮腺筋腫の鑑別に対するAUC値が0.861、感度が84.1%(37/44)、特異度が82.5%(33/40)であり、モデル正確率は83.3%(70/84)であった。検証群では,子宮筋腫と子宮腺筋腫のAUC値は0.913,感度は84.2%(16/19),特異度は94.1%(16/17),モデル精度は88.9%(32/36)であった。結論:脂肪抑制T2WIに基づく予測モデルは訓練グループと検証グループにおいて良好な予測性能が得られ、この予測モデルは更に優越かつ非侵襲性子宮筋腫と子宮腺筋腫の鑑別ツールを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  磁気共鳴 ,  特徴抽出 ,  骨盤 ,  *子宮 ,  *映像 ,  *子宮筋腫 ,  パラメータ推定 ,  データ収集 ,  次元縮小 ,  鑑別診断 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  特異度 ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 脂肪抑制 ,  映像 ,  モデル ,  子宮筋腫 ,  子宮 ,  腺筋腫 ,  鑑別 ,  価値