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J-GLOBAL ID：202202210401786836   整理番号：22A0570362

MRIベースのラジオミクスは肝細胞癌の様々な病理学的タイプを識別する【JST・京大機械翻訳】

MRI-based radiomics distinguish different pathological types of hepatocellular carcinoma

著者 (8件)： Wang Xuehu (College of Electronic and Information Engineering, Hebei University, Baoding, 071002, China) ,  Wang Xuehu (Research Center of Machine Vision Engineering & Technology of Hebei Province, Baoding, 071002, China) ,  Wang Xuehu (Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, Baoding, 071002, China) ,  Wang Shuping (College of Electronic and Information Engineering, Hebei University, Baoding, 071002, China) ,  Wang Shuping (Research Center of Machine Vision Engineering & Technology of Hebei Province, Baoding, 071002, China) ,  Wang Shuping (Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, Baoding, 071002, China) ,  Yin Xiaoping (Affiliated Hospital of Hebei University, Baoding, 071000, China) ,  Zheng Yongchang (Department of Liver Surgery, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College (CAMS & PUMC), Beijing, 100010, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 併用肝細胞癌(cHCC-CC),肝細胞癌(HCC)および胆管癌(CC)を,MRIラジノミクスを用いて術前に区別する。本研究は,196の肝臓癌:33のcHCC-CC,88のHCCと75のCCを遡及的に分析した。河北大学付属病院における病理学的分析により確認した。MRI病変は放射線科医1316の特徴により手動でセグメント化し,PyradimicsによりMRI病変から抽出した。有用な特徴は,分類モデルを確立するために2レベル特徴選択を通して保持された。受信者動作特性(ROC),曲線下面積(AUC)およびF1スコアを用いて,モデル性能を評価した。低次画像特徴と比較して,高次特徴に基づくモデルの性能は,約10%改善された。モデルは,遅延期(AUC=0.91,感受性=0.88,特異性=0.89,精度=0.89,F1-Score=0.88)の間,HCC腫瘍の同定においてより良い性能を示した。cHCC-CC,HCCおよびCCの分類能力は,MRI高次特徴を抽出し,2レベル特徴選択法を用いてさらに改善できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  分類 ,  精度 ,  感受性 ,  腫瘍 ,  画像特性 ,  特徴選択 ,  性質 ,  肝臓腫瘍 ,  *肝細胞癌 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  機械学習
準シソーラス用語： 胆管癌 ,  放射線科医 ,  特異性 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cHCC-CC ,  HCC ,  CC ,  ラジオミクス ,  機械学習 ,  分類

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： MRI ,  ラジオミクス ,  肝細胞癌 ,  病理学 ,  タイプ ,  識別