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J-GLOBAL ID：202202217911799548   整理番号：22A0620362

従来の磁気共鳴画像におけるラジオミクスと機械学習を用いたメニエール病の非侵襲的自動診断:多施設,症例対照研究【JST・京大機械翻訳】

A non-invasive, automated diagnosis of Meniere’s disease using radiomics and machine learning on conventional magnetic resonance imaging: A multicentric, case-controlled feasibility study

著者 (17件)： van der Lubbe Marly F. J. A. (Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery, Maastricht University Medical Center +, Maastricht, The Netherlands) ,  Vaidyanathan Akshayaa (The D-Lab, Department of Precision Medicine, GROW Research Institute for Oncology, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands) ,  Vaidyanathan Akshayaa (Research and Development, Oncoradiomics SA, Liege, Belgium) ,  de Wit Marjolein (Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery, Maastricht University Medical Center +, Maastricht, The Netherlands) ,  van den Burg Elske L. (Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery, Maastricht University Medical Center +, Maastricht, The Netherlands) ,  Postma Alida A. (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Maastricht University Medical Center, Maastricht, The Netherlands) ,  Postma Alida A. (School for Mental Health and Sciences, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands) ,  Bruintjes Tjasse D. (Department of Otorhinolaryngology, Gelre Hospital, Apeldoorn, The Netherlands) ,  Bruintjes Tjasse D. (Department of Otorhinolaryngology, Leiden University Medical Center, Leiden, The Netherlands) ,  Bilderbeek-Beckers Monique A. L. (Department of Radiology, Viecuri Medical Center, Venlo, The Netherlands) ,  Dammeijer Patrick F. M. (Department of Otorhinolaryngology, Viecuri Medical Center, Venlo, The Netherlands) ,  Bossche Stephanie Vanden (Department of Radiology, Antwerp University Hospital, Antwerp, Belgium) ,  Bossche Stephanie Vanden (Department of Radiology, AZ St-Jan Brugge-Oostende, Bruges, Belgium) ,  Van Rompaey Vincent (Department of Otorhinolaryngology and Head & Neck Surgery, Antwerp University Hospital, Faculty of Medicine and Health Sciences, University of Antwerp, Antwerp, Belgium) ,  Lambin Philippe (The D-Lab, Department of Precision Medicine, GROW Research Institute for Oncology, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands) ,  van Hoof Marc (Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery, Maastricht University Medical Center +, Maastricht, The Netherlands) ,  van de Berg Raymond (Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery, Maastricht University Medical Center +, Maastricht, The Netherlands)
資料名： Radiologia Medica  (Radiologia Medica)
巻： 127  号： 1  ページ： 72-82  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4887A  ISSN： 1826-6983  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:本研究では,メニエール病のコンピュータ支援診断のための従来のMRIにおける新しい画像解析技術(ラジオミクス)の実現可能性を検討した。材料と方法:遡及的,多中心性診断症例対照研究を行った。本研究は,オランダとベルギーの4施設から片側または両側メニエール病の120人の患者と140人の対照を含んだ。従来のMRIスキャンから複数のラジオミック特徴を抽出し,機械学習に基づく多層パーセプトロン分類モデルを訓練し,対照からメニエール病患者を区別した。一次転帰は,分類精度,感度,特異性,陽性予測値,および分類モデルの陰性予測値であった。結果:試験セットに関する機械学習モデルの分類精度は82%であり,感度は83%,特異度は82%であった。陽性および陰性予測値は,それぞれ71%および90%であった。結論:多層パーセプトロン分類モデルは,従来のT2強調MRIスキャンから抽出したラジオミック特徴に基づくメニエール病患者の同定において,正確な高診断性能をもたらした。将来,ラジノミクスは,メニエール病の診断における臨床評価の次に,迅速で非侵襲的な意思決定支援システムとして役立つ可能性がある。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機診断 ,  患者 ,  画像分析 ,  性質 ,  *NMRイメージング ,  意思決定支援システム ,  *Meniere病 ,  多層パーセプトロン ,  *機械学習 ,  *症例対照研究
準シソーラス用語： 分類精度 ,  特異度 ,  *自動診断 ,  特異性 ,  予測値 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： メニエール病 ,  磁気共鳴イメージング ,  ラジオミクス ,  機械学習

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 磁気共鳴画像 ,  ラジオミクス ,  機械学習 ,  メニエール病 ,  非侵襲的 ,  自動診断 ,  施設 ,  症例対照研究