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J-GLOBAL ID：202202257474950776   整理番号：22A1025530

神経膠芽腫,脳転移および原発性中枢神経系リンパ腫の術前分化のための深層学習モデル:パイロット研究【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Model for Preoperative Differentiation of Glioblastoma, Brain Metastasis and Primary Central Nervous System Lymphoma: A Pilot Study

著者 (24件)： Tariciotti Leonardo (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Tariciotti Leonardo (Department of Oncology and Hemato-Oncology, University of Milan, Milan, Italy) ,  Caccavella Valerio M. (Department of Paediatric Orthopaedics and Traumatology, ASST Centro Specialistico Ortopedico Traumatologico Gaetano Pini-CTO, Milan, Italy) ,  Fiore Giorgio (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Fiore Giorgio (Department of Oncology and Hemato-Oncology, University of Milan, Milan, Italy) ,  Schisano Luigi (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Schisano Luigi (Department of Oncology and Hemato-Oncology, University of Milan, Milan, Italy) ,  Carrabba Giorgio (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Borsa Stefano (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Giordano Martina (Department of Oncology and Hemato-Oncology, University of Milan, Milan, Italy) ,  Giordano Martina (Department of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta, Milan, Italy) ,  Palmisciano Paolo (Department of Neurosurgery, Trauma Center, Gamma Knife Center, Cannizzaro Hospital, Catania, Italy) ,  Remoli Giulia (National Center for Disease Prevention and Health Promotion, Italian National Institute of Health, Rome, Italy) ,  Remore Luigi Gianmaria (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Pluderi Mauro (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Caroli Manuela (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Conte Giorgio (Unit of Neuroradiology, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Conte Giorgio (Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, Milan, Italy) ,  Triulzi Fabio (Unit of Neuroradiology, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Triulzi Fabio (Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, Milan, Italy) ,  Locatelli Marco (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy) ,  Locatelli Marco (Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, Milan, Italy) ,  Locatelli Marco (Aldo Ravelli” Research Center for Neurotechnology and Experimental Brain Therapeutics, University of Milan, Milan, Italy) ,  Bertani Giulio (Unit of Neurosurgery, Fondazione IRCCS Ca Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 816638  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:神経膠芽腫,原発性中枢神経系リンパ腫(PCNSL)および孤立性脳転移(BM)の神経イメージング分化は,類似の外観または非定型特徴を示す特定の症例において依然として困難である。全体として,高度なMRIプロトコルは,高い診断信頼性を有するが,腫瘍サブグループ間の特定の神経画像特徴の重複と結びついた,それらの限られた世界的なアベイラビリティは,有意な欠点を示し,これら腫瘍学的患者の計画と管理における不均衡を伴う。目的:神経膠芽腫のT1強調ガドリニウム増強(T1Gd)MRIスキャンで訓練された深層学習アルゴリズムの分類性能計量,非定型PCNSLsとBMs,材料と方法:術前T1Gd-MRIと組織病理学的確認を受けた121人の患者(グリア芽細胞腫:n=47;PCNSL:n=37;BM:n=37)を登録した。各病変を分割し,すべてのROIをDICOMデータセットで輸出した。次に,患者コホートを70/30比に従って訓練と保持試験セットに分割した。深いニューラルネットワーク(DNN)であるResnet101モデルを訓練セットで訓練し,T1Gd-MRIスキャンで膠芽腫,PCNSLsおよびBMsを区別するための保持試験セットで検証した。結果:DNNは,PCNSLs(AUC:0.98;95%CI:0.95~1.00)および膠芽腫(AUC:0.90;95%CI:0.81~0.97)およびBMs(AUC:0.81;95%CI:0.70~0.95)の中等度能力の識別において,最適な分類性能を達成した。この性能は,臨床医が病変生検または外科的切除に適格な患者を正しく同定することを可能にする。【結論】著者らは,T1Gd-MRIによって,PCNSLs,膠芽腫およびBMsのあいまいな症例を確実に識別できる深い学習モデルを訓練し,内部的に検証した。提案した予測モデルは,非定型症例における診断的脳生検または最大腫瘍切除に対する適格性のための低コスト,容易にアクセス可能な高速意思決定支援を提供する可能性がある。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習モデル ,  信頼性 ,  ニューラルネットワーク ,  腫瘍 ,  *分化 ,  アベイラビリティ ,  患者 ,  *腫瘍転移 ,  生検 ,  母集団 ,  学習アルゴリズム ,  *膠芽腫 ,  予測モデル ,  腫瘍切除 ,  切除術
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *脳転移 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳転移 ,  深層学習 ,  神経膠芽腫 ,  機械学習 ,  原発性中枢神経系リンパ腫(PCNSL) ,  人工知能

分類 (3件)： 神経系の腫よう  (GN04000V) ,  血液の腫よう  (GK04000M) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (40件)：

• Ostrom QT, Patil N, Cioffi G, Waite K, Kruchko C, Barnholtz-Sloan JS. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2013-2017. Neuro Oncol (2020) 22:IV1-96. doi: doi: 10.1093/neuonc/noaa200
• Nayak L, Lee EQ, Wen PY. Epidemiology of Brain Metastases. Curr Oncol Rep (2012) 14:48-54. doi: doi: 10.1007/s11912-011-0203-y
• Patchell RA. The Management of Brain Metastases. Cancer Treat Rev (2003) 29:533-40. doi: doi: 10.1016/S0305-7372(03)00105-1
• Alifieris C, Trafalis DT. Glioblastoma Multiforme: Pathogenesis and Treatment. Pharmacol Ther (2015) 152:63-82. doi: doi: 10.1016/J.PHARMTHERA.2015.05.005
• Bush NAO, Chang SM, Berger MS. Current and Future Strategies for Treatment of Glioma. Neurosurg Rev (2017) 40(1):1-14. doi: doi: 10.1007/s10143-016-0709-8

タイトルに関連する用語 (9件)： 神経膠芽腫 ,  脳転移 ,  原発性中枢神経系リンパ腫 ,  術前 ,  分化 ,  深層学習 ,  モデル ,  パイロット ,  研究