文献

J-GLOBAL ID：202102225642417891   整理番号：21A0120669

磁気共鳴高分解能T2WI映像学に基づく直腸癌の新補助治療後の病理完全反応の予測に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on prediction of pathological complete response after neoadjuvant therapy for rectal cancer based on MRI high-resolution T2WI images

著者 (4件)： Lu Haidi (海軍軍医大学附属長海医院医学影像科,上海 200433) ,  Shen Fu (海軍軍医大学附属長海医院医学影像科,上海 200433) ,  Lu Jianping (海軍軍医大学附属長海医院医学影像科,上海 200433) ,  Hao Liqiang (海軍軍医大学附属長海医院医学影像科,上海 200433)
資料名： Guoji Zhongliuxue Zazhi  (Guoji Zhongliuxue Zazhi)
巻： 47  号： 10  ページ： 593-597  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4407A  ISSN： 1673-422X  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】直腸癌の新補助治療後の病理的完全反応(pCR)の予測における磁気共鳴高分解能T2WI画像法(T2WI)の価値を調査する。方法;当病院の2018年1月から2019年3月までの新補助治療前に、磁気共鳴高解像度T2WI画像検査を受け、病理により実証された80例の直腸癌患者を遡及分析し、高解像度T2WI画像上で、病巣容積関心領域(VOI)を手動で描き、画像学特徴を抽出した。最小絶対値収縮演算子(LASSO)アルゴリズムを採用して次元縮小を行い、腫瘍のpCR価値の特徴を選別し、Randomアルゴリズムを用いて、データを訓練集合(n=64)とテスト集合(n=16)に無作為で機械学習を行い、決定木(DT)を構築した。ロジスティック回帰(LR),ランダムフォレスト(RF),限界勾配強化ツリー(XGBoost)の4種類の機械学習モデルを作成し,ROC曲線を描き,AUC,感受性,特異性および95%CIを計算し,DeLong検定を用いてROC曲線の差異を比較した。結果:80例の直腸癌患者はpCR15例、18.75%を占め、非pCR65例、81.25%を占めた。合計1409の映像学特徴を抽出し、LASSOアルゴリズムにより次元縮小後に8つの最も価値のある特徴をスクリーニングした。テスト集合DT,LR,RF,XGBoostの4つの分類装置モデルのAUCは,それぞれ0.870,0.801,0.912,0.945であり,その中で,XGBoost分類装置モデルのAUCは最大であり,DT,LR,RF分類器モデルと比較した。差異は統計的に有意であった(P=0.008)。P=0.006;P=0.009);他の3つのモデル(PLR-RF=0.083)の間には,有意差が全くなかった。PDT-LR=0.113;PDT-RF=0.879)。4つの分類装置の感度は,それぞれ78.57%,64.29%,78.57%,85.71%であり,特異性は,それぞれ95.38%,84.62%,92.31%,98.46%,95%CIで0.7750.935,0であった。6960.882,0.8270.964,0.8700.984であった。結論:高解像度T2WI画像に基づく映像学は直腸癌の新補助治療後のpCRに対して予測価値があり、その中のXGBoostモデル予測の効能はDT、LR、RFより優れ、臨床制定の個別化治療意思決定を補助するのに用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *磁気共鳴 ,  意思決定 ,  分類装置 ,  ディシジョンツリー ,  *映像 ,  絶対値 ,  *高分解能 ,  次元縮小 ,  *病理 ,  *直腸腫瘍 ,  機械学習
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  ロジスティック回帰分析 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 磁気共鳴 ,  高分解能 ,  映像 ,  直腸癌 ,  補助治療 ,  病理 ,  予測 ,  研究