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J-GLOBAL ID：202102277967262049   整理番号：21A0461335

神経膠腫患者における術前MRI報告の定量的評価:報告メトリックスとIDH予測能力【JST・京大機械翻訳】

A Quantitative Assessment of Pre-Operative MRI Reports in Glioma Patients: Report Metrics and IDH Prediction Ability

著者 (5件)： Cao Hang (1Department of Neurosurgery, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, China) ,  Erson-Omay E. Zeynep (2Department of Neurosurgery, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States) ,  Guenel Murat (2Department of Neurosurgery, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States) ,  Moliterno Jennifer (2Department of Neurosurgery, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States) ,  Fulbright Robert K. (3Department of Radiology and Biomedical Imaging, MRRC, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 10  ページ： 600327  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:神経膠腫術前MRI報告の計量を測定し,IDH予測モデルを構築する。方法:単一施設における144例の神経膠腫患者の術前MRI報告を遡及的に収集した。単語は,より低いケースレターに変換した。白空間,点字,および停止語を取り除いた。ステミングを行った。処理テキストマトリックスに適用した単語クラウド法は,言語行動を可視化した。スピアマンの順位相関は,強化パターンの主観的記述間の相関を評価した。強調記述に関連したT1コントラスト画像を選択した。IDH状態に関連したキーワードをχ2値ランキングによって評価した。ランダムフォレスト,k最近傍およびサポートベクターマシンアルゴリズムを用いて,レポート特性と年齢に基づくモデルを訓練した。すべての統計解析は,p<.05で有意性を有する2尾試験を使用した。結果:より高齢の患者,より高いグレードの神経膠腫,および野生型IDH神経膠腫の報告において,より長い単語数が発生した。30の神経膠腫増強記述を同定し,そのうちの8つは末梢,不均一,不規則,結節性,厚い,縁,大,およびリングであった。8つのパターンのうちの5つが相関していた。IDH変異腫瘍は,正常,対称または陰性所見に関連した単語によって特徴づけられた。IDH野生型腫瘍は,増強,壊死およびFLAIR病巣のような病理学的MR所見に関連した単語を特徴づけた。報告の特徴と年齢に基づく統合KNNモデルは,高性能(AUC:0.89,95%CI:0.88~0.90)を示した。結論:報告長は年齢,神経膠腫グレードおよびIDH状態に依存した。神経膠腫増強の記述は変化した。報告記述は,IDH野生型および変異神経膠腫で異なった。報告特徴は,神経膠腫IDH状態を予測するために使用できる。Copyright 2021 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 ,  コントラスト ,  対称性 ,  腫瘍 ,  可視化 ,  点字 ,  *神経膠腫 ,  NMRイメージング ,  単語 ,  野生型 ,  バイオマーカー ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  術前MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 神経膠腫 ,  磁気共鳴イメージング ,  電子健康記録 ,  品質改善 ,  バイオマーカー

分類 (1件)： 神経系の腫よう  (GN04000V)

引用文献 (16件)：

• AnzaloneNCastellanoACadioliMConteGMCuccariniVBizziA. Brain gliomas: multicenter standardized assessment of dynamic contrast-enhanced and dynamic susceptibility contrast MR images. Radiology (2018) 287(3):933-43. doi: doi: 10.1148/radiol.2017170362
• GilliesRJKinahanPEHricakH. Radiomics: images are more than pictures, they are data. Radiology (2016) 278(2):563-77. doi: doi: 10.1148/radiol.2015151169
• SmitsMvan den BentMJ. Imaging correlates of adult glioma genotypes. Radiology (2017) 284(2):316-31. doi: doi: 10.1148/radiol.2017151930
• SunRLimkinEJVakalopoulouMDercleLChampiatSHanSR. A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells and response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy: an imaging biomarker, retrospective multicohort study. Lancet Oncol (2018) 19(9):1180-91. doi: doi: 10.1016/S1470-2045(18)30413-3
• BaeSChoiYSAhnSSChangJHKangS-GKimEH. Radiomic MRI phenotyping of glioblastoma: improving survival prediction. Radiology (2018) 289(3):797-806. doi: doi: 10.1148/radiol.2018180200

タイトルに関連する用語 (7件)： 神経膠腫 ,  患者 ,  術前MRI ,  報告 ,  定量的評価 ,  メトリックス ,  予測能力