文献

J-GLOBAL ID：202002255757286106   整理番号：20A1015104

非小細胞肺癌患者における組織学的サブタイプの術前予測のためのマルチモーダルMRIに基づく放射線学署名の作成【JST・京大機械翻訳】

Elaboration of a multimodal MRI-based radiomics signature for the preoperative prediction of the histological subtype in patients with non-small-cell lung cancer

著者 (11件)： Tang Xing (Department of Radiology, Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Xu Xiaopan (School of Biomedical Engineering, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Han Zhiping (Department of Respiratory Medicine, Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Bai Guoyan (Department of Clinical Laboratory, Shaanxi Provincial People’s Hospital, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Wang Hong (Department of Radiology, Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Liu Yang (School of Biomedical Engineering, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Du Peng (School of Biomedical Engineering, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Liang Zhengrong (Departments of Radiology, School of Computer Science and Biomedical Engineering, State University of New York, Stony Brook, USA) ,  Zhang Jian (Department of Respiratory Medicine, Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Lu Hongbing (School of Biomedical Engineering, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Yin Hong (Department of Radiology, Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： BioMedical Engineering OnLine (Web)  (BioMedical Engineering OnLine (Web))
巻： 19  号： 1  ページ： 1-17  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7351A  ISSN： 1475-925X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非小細胞肺癌(NSCLC)の肺扁平上皮癌(LUSC)と肺腺癌(LUAD)サブタイプの間の非侵襲的識別は,侵襲的診断手順に適合しない患者にとって非常に有益である可能性がある。本研究の目的は,NSCLCの分類における多モード磁気共鳴画像(MRI)放射線学と臨床的特徴を利用することの実現可能性を調査することであった。この後向き研究は,術後病理学的に確認されたNSCLCを有する148人の適格患者を含んだ。研究は3段階で行った。(1)多モードMRIデータを用いてオンライン自由利用可能パッケージを用いて特徴抽出を行った。(2)特徴選択は,訓練コホート(n=100)によるStudentのt検定とサポートベクトルマシン(SVM)ベースの再帰的特徴除去方法を使用して実行して,これらの選択した特徴の性能は,非線形のSVM分類装置によって訓練と検証コホート(n=48)を使用して評価した。(3)ロジスティック回帰アルゴリズムを用いて,Radスコアモデルを生成した。(4)意味的臨床的特徴を有するRadスコアを統合して,放射線臨床的ノモグラムを開発して,その全体的性能を両方のコホートによって評価した。13の最適な特徴は,それぞれ0.819と0.824の曲線下面積(AUC)で,両方のコホートで好ましい識別性能を達成した。独立臨床予測因子とRadスコアを統合した放射線臨床ノモグラムは,両コホートにおいてそれぞれ0.901と0.872に改善されたより好ましい識別力を示した。Hosmer-Leme示した試験と決定曲線解析結果は,良好な予測精度とノモグラムの臨床的有用性を示した。NSCLCの非侵襲的組織学的サブタイプ層別化は,多モードMRI放射線学的特徴を用いて,好ましく行うことができる。放射線学的特徴を臨床的特徴と統合することにより,NSCLC患者における組織学的サブタイプ層別化の性能をさらに改善することができた。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ノモグラム ,  *放射線 ,  特徴抽出 ,  層別 ,  特徴選択 ,  *放射線医学 ,  *多モード ,  母集団 ,  NMRイメージング ,  *非小細胞肺癌 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： t検定 ,  ロジスティック回帰分析 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 非小細胞肺癌 ,  肺扁平上皮癌 ,  肺腺癌 ,  多モードMRIラジオミクス特徴 ,  臨床的特徴 ,  ノモグラム

分類 (1件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G)

引用文献 (56件)：

• Bioinformatics; Identification of expression signatures for non-small-cell lung carcinoma subtype classification; R Su, J Zhang, X Liu, L Wei; 2019; 10.1093/bioinformatics/btz557; citation_id=CR1
• Br J Radiol; Non-invasive classifcation of non-small cell lung cancer: a comparison between random forest models utilising radiomic and semantic features; U Bashir, B Kawa, M Siddique, SM Mak, A Nair, E Mclean, A Bille, V Goh, G Cook; 92; 20190159; 2019; 1-8; 10.1259/bjr.20190159; citation_id=CR2
• CA Cancer J Clin; Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries; F Bray, J Ferlay, I Soerjomataram, RL Siegel, LA Torre, A Jemal; 2018; 10.3322/caac.21492; citation_id=CR3
• Lancet; Lung cancer; PC Hoffman, AM Mauer, EE Vokes; 355; 9202; 2000; 479-485; 10.1016/S0140-6736(00)82038-3; citation_id=CR4
• N Engl J Med; Lung cancer; RS Herbst, JV Heymach, SM Lippman; 359; 13; 2008; 1367-1380; 10.1056/NEJMra0802714; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (10件)： 非小細胞肺癌 ,  患者 ,  組織学 ,  サブ ,  タイプ ,  術前予測 ,  マルチモーダル ,  MRI ,  放射線学 ,  署名