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J-GLOBAL ID：202202225909230343   整理番号：22A0737142

二次原発性肺癌と肺転移との鑑別のための予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Predictive Model to Differentiate Between Second Primary Lung Cancers and Pulmonary Metastasis

著者 (7件)： Zhong Feiyang (Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, No.169 Donghu Road, Wuchang District, Wuhan 430071, China) ,  Liu Zhenxing (Department of Neurology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Binchen (Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, No.169 Donghu Road, Wuchang District, Wuhan 430071, China) ,  An Wenting (Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, No.169 Donghu Road, Wuchang District, Wuhan 430071, China) ,  Zhang Hanfei (Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, No.169 Donghu Road, Wuchang District, Wuhan 430071, China) ,  Liao Meiyan (Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, No.169 Donghu Road, Wuchang District, Wuhan 430071, China) ,  Tian Sufang (Department of Pathology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： Academic Radiology  (Academic Radiology)
巻： 29  号： S2  ページ： S137-S144  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3289A  ISSN： 1076-6332  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： 目的:肺転移(PM)から第2原発性肺癌(SPLC)を識別するためのノモグラムを開発し,検証すること。【材料と方法】253人の適格患者からの合計261の病変を本研究に含めた。それらの中で,195の病変(87のSPLCと108のPMs)を訓練コホートで用いて,診断モデルを確立した。21の臨床または画像特徴を用いてモデルを誘導した。66病変(32SPLCと34PM)を検証セットに含めた。結果:分析後,年齢,病変分布,病変のタイプ,空気気管支造影,輪郭,スパイレーション,および血管収束徴候は,PMsからSPLCを区別するための有意な変数と考えられた。その後,これらの変数を選択してノモグラムを確立した。モデルは訓練セット(曲線下面積=0.97)と検証セット(曲線下面積=0.92)で良好な識別を示した。結論:この研究は,臨床的および放射線学的特徴から計算したノモグラムが,SPLCとPMsを正確に分類できることを見出した。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： ノモグラム ,  血管 ,  画像特性 ,  *モデル ,  *腫瘍転移 ,  症状 ,  放射線医学 ,  母集団 ,  気管支造影 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： *肺転移 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 第2原発性肺癌 ,  肺転移 ,  放射線医学 ,  予測モデル ,  ノモグラム

分類 (1件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 原発性肺癌 ,  肺転移 ,  鑑別 ,  予測モデル