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J-GLOBAL ID：202202257991206842   整理番号：22A0223811

診断造影CTからのラジオミクスを用いた結腸直腸癌患者の手術後の再発の予測:2センター研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction of recurrence after surgery in colorectal cancer patients using radiomics from diagnostic contrast-enhanced computed tomography: a two-center study

著者 (10件)： Badic Bogdan (LaTIM, INSERM, UMR 1101, Universite de Bretagne Occidentale, Brest, France) ,  Da-ano Ronrick (LaTIM, INSERM, UMR 1101, Universite de Bretagne Occidentale, Brest, France) ,  Poirot Karine (Department of Digestive and Hepatobiliary Surgery - Liver transplantation, University Hospital Clermont-Ferrand, Clermont-Ferrand, France) ,  Jaouen Vincent (LaTIM, INSERM, UMR 1101, Universite de Bretagne Occidentale, Brest, France) ,  Jaouen Vincent (IMT Atlantique, Brest, France) ,  Magnin Benoit (Department of Radiology, University Hospital Clermont-Ferrand, Clermont-Ferrand, France) ,  Gagniere Johan (Department of Digestive and Hepatobiliary Surgery - Liver transplantation, University Hospital Clermont-Ferrand, Clermont-Ferrand, France) ,  Pezet Denis (Department of Digestive and Hepatobiliary Surgery - Liver transplantation, University Hospital Clermont-Ferrand, Clermont-Ferrand, France) ,  Hatt Mathieu (LaTIM, INSERM, UMR 1101, Universite de Bretagne Occidentale, Brest, France) ,  Visvikis Dimitris (LaTIM, INSERM, UMR 1101, Universite de Bretagne Occidentale, Brest, France)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 1  ページ： 405-414  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】2中心状況におけるステージIIおよびIII結腸直腸癌患者の再発の予測因子として,ラジノミクスを通して特徴付けられるコントラスト強調(CE)診断CTスキャンの価値を評価する。材料と方法:本研究は,2008年7月1日から2017年3月までに,2つの異なるフランス大学病院でステージIIとIII結腸直腸腺癌と診断された193人の患者を含んだ。2中心データの変動性を補償するために,統計的調和法Boots ComBat(B-ComBat)を用いた。疾患フリー生存(DFS)を予測するモデルを,3つの異なる機械学習(ML)を用いて構築した。1)最小絶対収縮と選択オペレータ(LASSO),2)ランダムフォレスト(RF),3)サポートベクターマシン(SVM)に基づく特徴選択後の10倍交差検証による多変量回帰(MR)。結果:バランスと95%の感度モデルの両方の性能は,元の未変換データの使用と比較して,提案したB-ComBat調和後に系統的に高かった。臨床変数(術後化学療法)と2つのラジノミクス形状記述子(コンパクト性と最小軸長)を組み合わせた多変量回帰モデルにより,0.78のBAccと95%の必要な感度と関連する0.6のMCCで,最も臨床的に関連する性能を達成した。DFSに関して得られた成層は有意(p=0.00021)であり,特に非調和オリジナルデータ(p=0.17)の使用と比較した。結論:造影剤増強CTに由来する放射線医学モデルは,ステージII et III結腸直腸癌患者における再発の良好な予測性能を有する2中心コホートで訓練され,検証できた。重要なポイント:結腸直腸癌におけるAdjuvant治療決定は,診断CT,訓練および2センターコホートで検証される診断CTから誘導される医学腫瘍学モデルにおける挑戦であり,ステージIIおよびIII結腸直腸癌患者における再発を予測でき,これらのモデルは治療最適化を促進し,不必要な治療を避けることができた。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： 最適化 ,  オペレータ ,  造影剤 ,  特徴選択 ,  回帰モデル ,  *母集団 ,  腺癌 ,  機械学習 ,  大学病院 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *造影CT ,  予測因子 ,  *結腸直腸癌 ,  *結腸直腸 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 大腸腫瘍 ,  無病生存 ,  機械学習 ,  X線トモグラフィー ,  ラジオミクス

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (10件)： 診断 ,  造影CT ,  ラジオミクス ,  結腸直腸 ,  癌患者 ,  手術 ,  再発 ,  予測 ,  センター ,  研究