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J-GLOBAL ID：202002270025035781   整理番号：20A0568696

対流拡散反応モデルにおける個別化画像ベース腫瘍成長予測【JST・京大機械翻訳】

Personalized image-based tumor growth prediction in a convection-diffusion-reaction model

著者 (7件)： Meghdadi Nargess (Division of Biomechanics, Department of Mechanical Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran) ,  Soltani M. (Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran) ,  Soltani M. (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Soltani M. (Cancer Biology Research Center, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Soltani M. (Advanced Bioengineering Initiative Center, Computational Medicine Institute, Tehran, Iran) ,  Niroomand-Oscuii Hanieh (Division of Biomechanics, Department of Mechanical Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran) ,  Yamani Nooshin (Department of Neurology, Danish Headache Center, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark)
資料名： Acta Neurologica Belgica  (Acta Neurologica Belgica)
巻： 120  号： 1  ページ： 49-57  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3991A  ISSN： 2240-2993  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)

抄録/ポイント： 腫瘍の個体間不均一性は,ユニークな治療計画の非有効性をもたらす。この問題は,個人化医学の分野における関心の増大と腫瘍成長評価におけるその応用を引き起こした。従って,本論文では,脳神経膠腫腫瘍の成長予測のための個人化医学の枠組みを提示した。多モード磁気共鳴画像(MRIs)に関連する患者特異的腫瘍成長モデルとして,対流拡散反応モデルを用いた。細胞内面積画分(ICAF)と代謝速度の2つのパラメータを用いて,医用画像から得られた生理学的データをモデルに組み込んだ。このフレームワークを,アプローチを文書化するために,神経膠腫腫瘍の2つのケースのデータに関してテストした。パラメータ推定を粒子群最適化(PSO)と遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて行い,モデルをICAFマップ(IRMSE),相対面積差(RAD)およびDice係数(DC)の二乗平均平方根誤差に関して予測した腫瘍を観察腫瘍と比較することによって評価した。結果は,4.1.-+におけるIRMSE,RADおよびDCの差を示した。1.15%,0.099.0.041と85.5.7.5%。生存期間は,致死的負担として35mmの腫瘍半径を仮定することによって推定される。結果は,より少ない拡散性腫瘍がより高い生存時間をもたらすことを確認した。代表されたフレームワークは,患者のルーチンのMRIsに基づいてのみ神経膠腫腫瘍の成長挙動を予測することを可能にし,個人化された医療の経路における個人化された治療と歩行をモデル化するための基礎を提供する。Copyright Belgian Neurological Society 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： NMRイメージング ,  医用画像 ,  不均一性 ,  *対流拡散 ,  多モード ,  神経膠腫 ,  治療計画 ,  *腫瘍 ,  有効性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： ルーチン ,  粒子群最適化 ,  *腫瘍成長 ,  *反応モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 神経膠腫腫瘍 ,  成長予測 ,  代謝不均一性 ,  磁気共鳴イメージング ,  個別化モデル

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  神経系の腫よう  (GN04000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 対流拡散 ,  反応モデル ,  腫瘍成長 ,  予測