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J-GLOBAL ID：202102281082543512   整理番号：21A0385870

鑑別診断脊椎転移のための18F-FDG PET/CTのテクスチャ解析【JST・京大機械翻訳】

Texture Analysis of ¹⁸F-FDG PET/CT for Differential Diagnosis Spinal Metastases

著者 (8件)： Fan Xin (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Zhang Han (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Yin Yuzhen (Shanghai Clinical College, Anhui Medical University, Shanghai, China) ,  Zhang Jiajia (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Yang Mengdie (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Qin Shanshan (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Zhang Xiaoying (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Yu Fei (Department of Nuclear Medicine, Shanghai Tenth People’s Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China)
資料名： Frontiers in Medicine (Web)  (Frontiers in Medicine (Web))
巻： 7  ページ： 605746  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7079A  ISSN： 2296-858X  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:脊椎転移の鑑別診断のためのテクスチャ解析の価値を評価して,脊椎転移のための2-デオキシ-2-[フッ素-18]フルオロ-D-グルコース陽電子放出断層撮影/コンピュータ断層撮影(18F-FDG PET/CT)の診断性能を改善すること。【方法】脊椎における高いFDG取込み病変による上海Tenth Pospitalの病院において,2015年12月~2020年1月の間にPET/CTを受けた患者のこの後向き分析は,脊椎転移の45症例および脊椎における良性高FDG取込み病変の44症例を含んだ。患者を65の訓練群と24の試験群にランダムに分けた。72のPETテクスチャ特徴を各病変から抽出し,Mann-Whitney U検定を用いて,脊椎転移の有無で2群間で異なるテクスチャパラメータに対する訓練セットをスクリーニングした。次に,テクスチャパラメータの診断性能を,受信者動作特性(ROC)曲線分析によってスクリーニングした。最大標準化取込値(SUVmax)よりも高い曲線下面積(AUC)値を有するテクスチャパラメータを,ロジスティック回帰,サポートベクトルマシン,および決定木を用いて分類モデルを構築するために選択した。訓練セットにおける高い分類精度を有するモデルの確率出力を用いて,ROC曲線を用いて分類モデルとSUVmaxの診断性能を比較した。脊椎転移の全ての患者に対し,Kaplan-Meier法およびCox回帰を用い,生存分析を行った。結果:良性と悪性病変の間で有意に異なる51のテクスチャパラメータがあり,そのうち4つはSUVmaxより高いAUCを有した。テクスチャパラメータを入力して,ロジスティック回帰,サポートベクトルマシン,およびディシジョンツリーを用いて分類モデルを構築した。分類の精度は,それぞれ87.5,83.34および75%であった。手動診断の精度は84.27%であった。Kaplan-Meier法を用いた単因子生存分析は,強度が患者生存と相関することを示した。結論:部分的テクスチャ特徴は,SUVmaxより脊椎転移のより高い診断値を示した。テクスチャパラメータと組み合わせたモデルの機械学習部分は,手動診断より正確であった。したがって,組織解析は脊椎転移の診断に役立つ可能性がある。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： 標準化 ,  *脊柱 ,  ディシジョンツリー ,  PET【トモグラフィー】 ,  計算機トモグラフィー ,  *鑑別診断 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  *脊椎転移 ,  ロジスティック回帰分析 ,  *テクスチャ解析 ,  *PET/CT ,  分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脊椎転移 ,  テクスチャ解析 ,  PET/CT ,  診断 ,  機械学習

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (23件)：

• ShahLMSalzmanKL. Imaging of spinal metastatic disease. Int J Surg Oncol. (2011) 2011:769753. doi: 10.1155/2011/76975322312523
• TakedaKTakanamiKShirataYYamamotoTTakahashiNItoK. Clinical utility of texture analysis of 18F-FDG PET/CT in patients with Stage I lung cancer treated with stereotactic body radiotherapy. J Radiation Res. (2017) 58:862-9. doi: 10.1093/jrr/rrx05029036692
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タイトルに関連する用語 (5件)： 鑑別診断 ,  脊椎転移 ,  PET ,  CT ,  テクスチャ解析