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J-GLOBAL ID：202202234645806819   整理番号：22A0891141

早期乳癌における腋窩リンパ節状態の評価における剪断波エラストグラフィに基づくラジオミクスモデル【JST・京大機械翻訳】

Radiomics model based on shear-wave elastography in the assessment of axillary lymph node status in early-stage breast cancer

著者 (9件)： Jiang Meng (Department of Medical Ultrasound, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Li Chang-Li (Department of Geratology, Hubei Provincial Hospital of Integrated Chinese and Western Medicine, Wuhan, China) ,  Luo Xiao-Mao (Department of Medical Ultrasound, Yunnan Cancer Hospital & The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Kunming, China) ,  Chuan Zhi-Rui (Department of Medical Ultrasound, Yunnan Cancer Hospital & The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Kunming, China) ,  Chen Rui-Xue (Department of Medical Ultrasound, Wuchang Hospital, Wuhan, China) ,  Tang Shi-Chu (Department of Medical Ultrasound, Hunan Cancer Hospital/The Affiliated Cancer Hospital of Xiangya School of Medicine, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Lv Wen-Zhi (Department of Artificial Intelligence, Julei Technology, Wuhan, China) ,  Cui Xin-Wu (Department of Medical Ultrasound, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Dietrich Christoph F. (Department of Internal Medicine, Hirslanden Clinic, Bern, Switzerland)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 4  ページ： 2313-2325  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】早期乳癌における腋窩リンパ節(ALN)負荷の術前評価のための超音波エラストグラフィ神経ノモグラムを開発し,検証する。方法:病院#1(訓練コホート)からの303人の患者と,2016年6月~2019年5月20日の間の病院#2(外部検証コホート)からの130人の患者のデータを登録した。ラジオミクス特徴を,剪断波エラストグラフィ(SWE)と対応するBモード超音波(BMUS)画像から抽出した。最小冗長性最大関連性と最小絶対収縮と選択演算子アルゴリズムを用いて,ALN状態関連特徴を選択した。比例的オッズ比ロジスティック回帰を臨床データと共にラジノミクス署名を用いて行い,その後,順序ノモグラムを開発した。C指数とキャリブレーションを用いてその性能を評価した。結果:SWEシグネチャ,US報告LN状態,および分子サブタイプは,ALN状態と関連する独立危険因子であった。これらの変数に基づくノモグラムは訓練において良好な識別を示した(全C指数:0.842;95%CI,0.773-0.879)および検証セット(全C指数:0.822;95%CI,0.765~0.838)。疾患のない腋窩(N0)と腋窩転移(N+(≧1))を区別するために,訓練コホートで0.845(95%CI,0.777~0.914),検証コホートで0.817(95%CI,0.769~0.85)のC指数を達成した。ツールは,訓練コホートで0.827(95%CI,0.742~0.913),検証コホートで0.810(95%CI,0.755-0.864)のCインデックスで,低(N+(1-2))と重転移ALN負荷(N+(≧3))を区別できた。【結論】ラジノミクスモデルは,早期乳癌患者におけるALN病期分類のための好ましい予測能力を示し,それは意思決定のためのインクリメンタルな情報を提供することができた。キーポイント:放射線医学分析は,放射線科医が精度を有する乳癌の腋窩リンパ節状態を評価するのを助け,この多施設後向き研究は,剪断波エラストグラフィに基づくラジノミクスノモグラムがリスク層別化のための増分情報を提供し,モデルに基づいたより精度が高いことを示した。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： アルゴリズム ,  ノモグラム ,  超音波 ,  意思決定 ,  冗長性 ,  *リンパ ,  放射線医学 ,  母集団 ,  *乳房腫瘍 ,  危険因子
準シソーラス用語： 後向き研究 ,  ロジスティック回帰分析 ,  臨床データ ,  放射線科医 ,  病期分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乳癌 ,  リンパ転移 ,  せん断波エラストグラフィー ,  ラジオミクス ,  ノモグラム

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 早期乳癌 ,  腋窩リンパ節 ,  評価 ,  剪断波エラストグラフィ