文献

J-GLOBAL ID：202202271448541205   整理番号：22A0223840

積極的サーベイランスの患者における前立腺癌進行の予測に対するMRI由来PRECISEスコアとデルタ-ラジオミクスモデルの比較性能【JST・京大機械翻訳】

Comparative performance of MRI-derived PRECISE scores and delta-radiomics models for the prediction of prostate cancer progression in patients on active surveillance

著者 (14件)： Sushentsev Nikita (Department of Radiology, Addenbrooke’s Hospital and University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Sushentsev Nikita (Department of Radiology, University of Cambridge School of Clinical Medicine, Cambridge, UK) ,  Rundo Leonardo (Department of Radiology, Addenbrooke’s Hospital and University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Rundo Leonardo (Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Blyuss Oleg (School of Physics, Engineering & Computer Science, University of Hertfordshire, Hatfield, UK) ,  Blyuss Oleg (Department of Paediatrics and Paediatric Infectious Diseases, Sechenov First Moscow State Medical University, Moscow, Russia) ,  Blyuss Oleg (Department of Applied Mathematics, Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Nazarenko Tatiana (Department of Mathematics and Institute for Women’s Health, University College London, London, UK) ,  Suvorov Aleksandr (World-Class Research Center “Digital Biodesign and Personalised Healthcare”, Sechenov First Moscow State Medical University, Moscow, Russia) ,  Gnanapragasam Vincent J (Division of Urology, Department of Surgery, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Gnanapragasam Vincent J (Cambridge Urology Translational Research and Clinical Trials Office, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Sala Evis (Department of Radiology, Addenbrooke’s Hospital and University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Sala Evis (Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Barrett Tristan (Department of Radiology, Addenbrooke’s Hospital and University of Cambridge, Cambridge, UK)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 1  ページ： 680-689  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:活動性サーベイランス(AS)患者の組織病理学的前立腺癌(PCa)進行を予測するためのいくつかのMRI由来デルタ-ラジオミクスモデルに対するPRECISEスコアリングシステムの性能を比較する。【方法】研究は,2年の最小追跡調査と少なくとも1回の反復標的生検で,生検証明PCaを有するAS患者を含んだ。病理組織学的進行は診断生検からグレード群進行と定義した。対照群は,放射線学的および病理組織学的に安定な疾患の両方を有する患者を含んだ。PRECISEスコアは,5~16年の経験を有する4人の尿路放射線科医によって前向きに適用された。T2WIおよびADC由来デルタ-ラジオミクス特徴を,ベースラインおよび最新の利用可能なMRIスキャンを用いて計算し,予測モデリングは,パレクライトネットワーク(PN),最小絶対収縮および選択オペレータ(LASSO)ロジスティック回帰およびランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを用いて行った。ROC曲線(AUC)下の識別と領域の標準測定を計算し,DeLong検定を用いてAUCsと比較した。結果:この研究は,46箇月の中央値追跡で,64人の患者(27人の進行者と37人の非進行者)を含んだ。PRECISEスコアは,最も高い特異性(94.7%)と陽性予測値(90.9%)を有し,一方,RFは,疾患進行を予測するために最も高い感度(92.6%)と陰性予測値(92.6%)を有した。PRECISEのAUC(84.4%)は,PN,LASSO回帰,およびRFに対して,それぞれ81.5%,78.0%,および80.9%のAUCより有意に高かった(それぞれp=0.64,0.43,および0.57)。3つのデルタ-ラジオミクスモデル(p-値範囲0.34~0.77)のAUCの間に有意差は観察されなかった。結論:PRECISEとデルタラジオミクスモデルは,AS患者におけるPCa進行の予測に対して,比較的良好な性能を達成した。キーポイント:PRECISEの観察された高い特異性とPPVは,デルタラジオミクスの高感度とNPVによって補完され,2つの画像評価アプローチの間の可能な相乗効果を示唆し,専門家の読者によって適用されたPRECISEスコアに対するデルタラジオミクスの同等の性能は,MRIガイドAS追跡のための客観的で標準的な定量的ツールとして,従来の機械学習アルゴリズムと比較して,その更なる使用が,ラジオミクス研究におけるその更なる使用を正当化する。Copyright The Author(s) 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 ,  オペレータ ,  相乗作用 ,  画像評価 ,  放射線医学 ,  生検 ,  *前立腺腫瘍 ,  サーベイランス ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 疾患進行 ,  ROC曲線 ,  ロジスティック回帰分析 ,  ランダムフォレスト ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 前立腺癌 ,  磁気共鳴イメージング ,  アクティブサーベイランス ,  Precise ,  機械学習

分類 (1件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： サーベイランス ,  患者 ,  前立腺癌 ,  予測 ,  MRI ,  スコア ,  デルタ