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J-GLOBAL ID：202202212841229292   整理番号：22A0622084

膀胱尿路上皮癌の病期分類と等級づけのための分数次計算拡散モデルとバイパラメトリックVI-RADSの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of a fractional-order calculus diffusion model and bi-parametric VI-RADS for staging and grading bladder urothelial carcinoma

著者 (15件)： Feng Cui (Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Feng Cui (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Wang Yanchun (Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Dan Guangyu (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Dan Guangyu (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Zhong Zheng (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Zhong Zheng (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Karaman M. Muge (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Karaman M. Muge (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Li Zhen (Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Hu Daoyu (Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhou Xiaohong Joe (Center for MR Research, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Radiology, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Zhou Xiaohong Joe (Department of Neurosurgery, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 2  ページ： 890-900  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4351A  ISSN： 0938-7994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【目的】FROC DWIとバイパラメトリックVesical Imaging-Reporting and Data System(VI-RADS)の併用と同様に,分数次数計算(FROC)モデルを用い,筋肉浸潤膀胱癌(MIBC)から非筋肉浸潤膀胱癌(NMIBC)を鑑別するための高b値拡散強調イメージング(DWI)の実現可能性と,低悪性度膀胱尿路上皮癌とを鑑別することを目的とする。”FROC DWI”と,FROC DWIとバイパラメトリックVesical Imagement-Reporting and Data System(VI-RADS)の併用。方法:膀胱尿路上皮癌を有する58人の参加者を,このIRB承認前向き研究に含めた。16b値(0~3600s/mm2)で取得した拡散強調画像をFROCモデルを用いて解析した。3つのFROCパラメータ,D,β,およびμを,MIBCからNMIBCを描写し,腫瘍等級づけのために使用した。受信者動作特性(ROC)解析を個々のFROCパラメータとそれらの組み合わせに基づいて行い,T2強調画像とDWIに基づく見かけの拡散係数(ADC)とバイパラメトリックVI-RADSとの比較を行った。結果:Dとμは,NMIBC群よりMIBC群で有意に低かった(それぞれ,p=0.001),そして,D,β,およびμはすべて,低悪性度腫瘍(p≦0.01)で,有意に低値を示した。D,β,およびμの併用は,NMIBCとMIBCを区別するためのROC曲線下面積(85%),精度(78%),およびROC曲線下面積(AUC,0.782),および腫瘍等級づけのための最良の感度(89%),特異性(86%),精度(88%),およびAUC(0.892),全てADCを凌駕した。バイパラメトリックVI-RADSとFROCパラメータの組合せは,AUCを0.859から0.931に改善した。結論:FROCモデルによる高b値DWIは,MIBCと膀胱腫瘍を等級分けするNMIBCを区別するのに有用である。キーポイント:FROC拡散モデルから導かれた拡散パラメータは,中程度のサンプルサイズの条件下で,MIBCからNMIBCを分化し,そして,FROCパラメータD(0.842)と,FROCモデルからの3つの拡散パラメータの組み合わせが,NMIBCとMIBCを区別するためのADC(0.804)より,FROCパラメータD(0.842)とμ(0.857)によって達成され,そして,バイパラメトリックVI-RADSの性能を強化する,FROCモデルからの3つの拡散パラメータの組み合わせが,ADC(85%対67%,p=0.031)の特異性を改善することができた。Copyright European Society of Radiology 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分類 ,  レイティング ,  精度 ,  浸潤 ,  *腫瘍 ,  等級づけ ,  膀胱腫瘍 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： T2強調画像 ,  悪性度 ,  特異性 ,  *病期分類 ,  見掛の拡散係数 ,  *分数次 ,  拡散強調画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 膀胱腫瘍 ,  拡散磁気共鳴イメージング ,  新形質等級づけ

分類 (1件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 膀胱尿路上皮癌 ,  病期分類 ,  等級づけ ,  分数次 ,  計算 ,  拡散モデル ,  評価