文献

J-GLOBAL ID：202102228589870786   整理番号：21A2563625

NSCLC患者のマルチレベルPETおよびCT融合ラジオミクスに基づく生存解析【JST・京大機械翻訳】

Multi-Level PET and CT Fusion Radiomics-based Survival Analysis of NSCLC Patients

著者 (7件)： Amini Mehdi (Shahid Beheshti University of Medical Sciences,Department of Biomedical Engineering and Medical Physics,Tehran,Iran) ,  Nazari Mostafa (Shahid Beheshti University of Medical Sciences,Department of Biomedical Engineering and Medical Physics,Tehran,Iran) ,  Shiri Isaac (Geneva University Hospital,Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging,Geneva,Switzerland) ,  Hajianfar Ghasem (Rajaie Cardiovascular Medical and Research Center, Iran University of Medical Science,Tehran,Iran) ,  Deevband Mohammad Reza (Shahid Beheshti University of Medical Sciences,Department of Biomedical Engineering and Medical Physics,Tehran,Iran) ,  Abdollahi Hamid (Kerman University of Medical Science,Department of Radiologic Sciences and Medical Physics,Kerman,Iran) ,  Zaidi Habib (Geneva University Neurocenter, Geneva University,Geneva,Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NSS/MIC  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腫瘍内不均一性の包括的な特性化を提供するために,本研究は,特徴および画像レベル融合による18F-FDG PETおよびCT画像から導かれたマルチレベルマルチモーダル無線モデルを提案している。特に,NSCLC患者の全生存予測を改善するために融合ラジオミックモデルを開発した。本研究では,2つの異なる施設(訓練として使用された86人の患者と試験として使用された95人の患者)の患者を含むNSCLCデータセットを含めた。CT,PET,および融合画像から225の特徴を抽出して,融合画像を3Dウェーブレット変換融合(WF)によって構築する単峰性と多峰性モデルを構築するために,ラジノミクス分析を使用した。2つのモデルを,特徴連結(ConFea)と特徴平均化(AvgFea)の2つの特徴レベル融合戦略を用いて開発した。Cox比例ハザード(Cox PH)回帰を生存解析に利用した。スピアマンの相関は冗長性の尺度として利用され,次に10の最も関連する特徴(単変量Cox PHによりランク付けされた)の最良の組み合わせが多変量Coxモデルに与えられた。さらに,訓練コホートから捉えられた中央値予後スコアを,試験コホートにおける未使用閾値として用いて,患者を低リスク群と高リスク群に分類した。群間の差をログランク検定を用いて評価した。すべてのモデルの中で,WF(C-index=0.708)は最も高い指数を持ち,CTとPET(それぞれC-指数=0.616,0.572)を凌駕した。画像レベル融合モデルはまた,特徴レベル融合モデルConFeaとAvgFea(それぞれC-indices=0.581,0.641)を凌駕した。著者らの結果は,マルチモーダルラジノミクスモデル,特に画像レベルで融合されたモデルが,異なるイメージング様式により捕捉された解剖学的および代謝を含む,異なる腫瘍特性から情報を結合することにより,予後を改善する可能性を有することを示す。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  腫瘍 ,  画像処理 ,  等級づけ ,  解剖学 ,  予後 ,  多モード ,  三次元 ,  母集団 ,  キャラクタリゼーション ,  *非小細胞肺癌 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  CT画像 ,  FDG PET , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： NSCLC ,  患者 ,  マルチレベル ,  PET ,  CT ,  融合 ,  ラジオミクス ,  生存解析