文献

J-GLOBAL ID：202202235805062890   整理番号：22A0183697

CorSigNIAによるインドールと侵襲性前立腺癌の選択的同定と局在:MRI-病理学相関と深層学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Selective identification and localization of indolent and aggressive prostate cancers via CorrSigNIA: an MRI-pathology correlation and deep learning framework

著者 (17件)： Bhattacharya Indrani (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Bhattacharya Indrani (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Seetharaman Arun (Department of Electrical Engineering, Stanford University, 350 Jane Stanford Way, Stanford, CA 94305, USA) ,  Kunder Christian (Department of Pathology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Shao Wei (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Chen Leo C. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Soerensen Simon J.C. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Soerensen Simon J.C. (Department of Urology, Aarhus University Hospital, Aarhus, Denmark) ,  Wang Jeffrey B. (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Teslovich Nikola C. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Fan Richard E. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Ghanouni Pejman (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Ghanouni Pejman (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Brooks James D. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Sonn Geoffrey A. (Department of Urology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Sonn Geoffrey A. (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA) ,  Rusu Mirabela (Department of Radiology, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305, USA)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  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： 磁気共鳴映像法(MRI)で前立腺癌を検出し,悪性疾患からインドールを区別するための自動化法は,早期診断と治療計画を助けることができた。前立腺癌検出の既存の自動化法は,主に限られた精度のグランドトルースラベルに依存し,切除された組織で観察される疾患病理学特性を無視し,混合病変に共存するとき,攻撃的(Gleasonパターン≧4)およびインドール(Gleasonパターン=3)癌を選択的に同定できない。本論文では,MRIにおけるインドールおよび悪性前立腺癌の選択的同定および局在性のための放射線病理学融合アプローチ,CorrSigNIAを提示した。CorrSigNIAは,正確なグランドトルースラベルを導き,放射線学と病理学画像の間の相関特徴を学習するために,根治的前立腺切除患者からの登録MRIと全量組織病理学画像を使用する。次に,これらの相関特徴を畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャで用いて,前立腺MRIで正常組織,インドール癌,および悪性癌を検出し,局在させた。CorrSigNIAを訓練し,98人の男性のデータセットで検証し,根治的前立腺切除を受けた74人の男性と正常前立腺MRIの24人の男性を含んだ。CorrSigNIAを,根治的前立腺切除を受けた55人の男性,標的生検を受けた275人の男性,および正常前立腺MRIの15人の男性を含む3つの独立した試験セットで試験した。CorrSigNIAは,癌有りと無しの男性との区別において80%の精度を達成し,根治的前立腺切除と生検コホート患者の両方で癌を検出する際に0.81±0.31の病変レベルROC-AUCと,根治的前立腺切除と生検コホート患者における臨床的に有意な癌の検出において,それぞれ0.82±0.31と0.86±0.26の病変レベルROC-AUCを達成した。CorrSigNIAは,異なる評価尺度とコホートを通して他の方法を一貫して凌駕した。臨床設定において,CorrSigNIAは前立腺癌検出だけでなく,前立腺癌のインドールおよび悪性成分の選択的同定にも使用可能であり,それによって,標的生検をガイドし,不必要な生検を減少して,治療を選択および計画することによって,前立腺癌治療を改善する可能性がある。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： 畳込み ,  自動化 ,  *学習 ,  *前立腺 ,  男性 ,  悪性疾患 ,  放射線医学 ,  生検 ,  母集団 ,  NMRイメージング ,  *前立腺腫瘍 ,  治療計画 ,  早期診断 ,  窒素複素環化合物 ,  芳香族縮合化合物
準シソーラス用語： がん検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 前立腺癌 ,  コンピュータ支援診断 ,  相関特徴学習 ,  放射線医学-病理学融合

分類 (2件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

物質索引 (1件)： インドール

タイトルに関連する用語 (9件)： インドール ,  侵襲性 ,  前立腺癌 ,  同定 ,  MRI ,  病理学 ,  相関 ,  深層学習 ,  フレームワーク