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J-GLOBAL ID：202202222140527473   整理番号：22A0734590

中咽頭癌の局所制御のMRベースラジオミクス予測のための完全3d腫瘍描写を代替できない単純描写【JST・京大機械翻訳】

Simple delineations cannot substitute full 3d tumor delineations for MR-based radiomics prediction of locoregional control in oropharyngeal cancer

著者 (18件)： Bos Paula (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Bos Paula (Department of Head and Neck Oncology and Surgery, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Bos Paula (GROW School for Oncology and Developmental Biology - University of Maastricht, Maastricht, the Netherlands) ,  van den Brekel Michiel W.M. (Department of Head and Neck Oncology and Surgery, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  van den Brekel Michiel W.M. (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Amsterdam University Medical Center (AUMC), Amsterdam, the Netherlands) ,  Taghavi Marjaneh (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Gouw Zeno A.R. (Department of Radiation Oncology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Al-Mamgani Abrahim (Department of Radiation Oncology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Waktola Selam (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Aerts Hugo J.W.L. (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Aerts Hugo J.W.L. (Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program, Mass General Brigham, Harvard Medical School, Boston, MA, United States) ,  Aerts Hugo J.W.L. (Radiology and Nuclear Medicine, CARIM & GROW, Maastricht University, Maastricht, the Netherlands) ,  Beets-Tan Regina G.H. (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Beets-Tan Regina G.H. (GROW School for Oncology and Developmental Biology - University of Maastricht, Maastricht, the Netherlands) ,  Beets-Tan Regina G.H. (Department of Regional Health Research, University of Southern Denmark, Denmark) ,  Castelijns Jonas A. (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Jasperse Bas (Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands) ,  Jasperse Bas (Department of Radiology, Amsterdam University Medical Center, Amsterdam, the Netherlands)
資料名： European Journal of Radiology  (European Journal of Radiology)
巻： 148  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3246A  ISSN： 0720-048X  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： ラジノミクス分析のための頭頚部腫瘍輪郭の手動描写は,退屈で時間がかかる。本研究は,迅速または容易に利用可能な腫瘍輪郭が,口腔咽頭扁平上皮癌(OPSCC)腫瘍における局所制御(LRC)を予測するために,MRに基づくラジノミクスモデルのために経験した観察者によって完全な腫瘍輪郭を置換できるかどうかを調査する。6つの異なる手動描写戦略を用いて,177のOPSCC原発腫瘍のポストコントラストT1強調MRIからラジオミック特徴を抽出した。ロジスティック回帰と組み合わせた再帰的特徴除去に基づくLRC予測モデルを構築した。モデルを訓練し,各分離描写からのデータで試験した。さらに,経験した読者からのセグメンテーションから得たモデルを,各代替描写によって試験した。相補的に,これはサイズと形状の特徴の除去で繰り返した。モデル性能を曲線下面積(AUC)を用いて評価した。経験した放射線科医腫瘍描写(AUC:0.74)の予測性能は,訓練および試験(AUC:0.41~0.56)または経験した描写で訓練された場合,他の全ての描写と比較して優れており,代替セグメンテーションで試験(AUC:0.56~0.67)した。サイズと形状特徴の除去は,予測性能をかなり減少させた(AUC:0.54)。球面または単一スライス描写に対する専門家の描写に基づくモデルの適用は,これらのモデルが1つのクラスを予測するので,予測価値がない。迅速または容易に利用可能な輪郭は,OPSCCにおけるLRCを予測するラジノミクスモデルにおける完全な専門家腫瘍描写を置換できない。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 ,  予測 ,  特性 ,  *腫瘍 ,  球面 ,  輪郭 ,  NMRイメージング ,  扁平上皮癌 ,  頭頚部腫瘍 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  手作業 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  観測者 ,  *局所制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 頭頚部腫瘍 ,  中咽頭腫瘍 ,  磁気共鳴イメージング ,  転帰予測 ,  ラジオミクス ,  機械学習

分類 (3件)： 耳・鼻・咽頭・喉頭の腫よう  (GQ04000E) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中咽頭癌 ,  局所制御 ,  MR ,  ラジオミクス ,  予測 ,  3D ,  腫瘍 ,  代替