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J-GLOBAL ID：202202272822136916   整理番号：22A1030054

肝細胞癌患者の15分におけるインドシアニングリーン保持率を予測するための臨床-放射線モデル【JST・京大機械翻訳】

A Clinical-Radiomic Model for Predicting Indocyanine Green Retention Rate at 15 Min in Patients With Hepatocellular Carcinoma

著者 (16件)： Wu Ji (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xie Feng (Department of Instrument Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ji Hao (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhang Yiyang (Department of Instrument Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Luo Yi (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xia Lei (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Lu Tianfei (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  He Kang (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Sha Meng (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zheng Zhigang (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yong Junekong (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Li Xinming (Department of Medical Imaging, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China) ,  Zhao Di (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Yuting (Department of Instrument Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xia Qiang (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xue Feng (Department of Liver Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： Frontiers in Surgery (Web)  (Frontiers in Surgery (Web))
巻： 9  ページ： 857838  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7100A  ISSN： 2296-875X  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： 目的:15分(ICG-R15)でのインドシアニングリーン保持率は,安全な肝切除術のための肝機能予備能の正確な評価において非常に重要である。高価な装置を欠く医療施設での肝機能予備能を評価する臨床医を支援するため,肝細胞癌(HCC)患者におけるCT画像および臨床データに基づくICG-R15を予測する新しい方法を検討した。方法:この後ろ向き研究では,350人の適格患者を登録し,無作為に訓練コホート(245人の患者)と試験コホート(105人の患者)に割り当てた。放射性物質の特徴と臨床因子を分析し,重要な変数を除外し,それに基づいて,ICG-R15を予測するためのランダムフォレスト回帰,極端な勾配ブースティング回帰(XGBR),および人工ニューラルネットワークモデルをそれぞれ開発した。ピアソン相関係数(R)を採用してモデル性能を評価した。結果:各患者から660のCT画像特徴を抽出した。ICG-R15と有意に関連した14の変数を,モデル開発のために選択した。他の2つのモデルと比較して,XGBRはICG-R15の予測において最良の性能を達成し,平均差は1.59%(中央値,1.53%),R値は0.90であった。長期試験結果は,実際のICG-R15と推定ICG-R15の間の肝切除後の肝不全を予測するため,受信者動作特性(AUROCs)下の領域で有意差を示さなかった。結論:最適なラジノミクスの特徴と臨床因子を組み込んだ提案した手法は,特異的装置と検出試薬(NO.ChiCTR2100053042;URL)に関わらず,HCC患者のICG-R15値の個別化予測を可能にする。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： *放射線 ,  *患者 ,  肝切除 ,  医療施設 ,  母集団 ,  肝障害 ,  *肝細胞癌 ,  スルホン酸 ,  窒素複素環化合物 ,  共役ジエン ,  第四アンモニウム ,  芳香族縮合化合物
準シソーラス用語： 肝不全 ,  肝機能 ,  CT画像 ,  ブースティング ,  臨床データ ,  臨床医 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 15分におけるインドシアニングリーン保持率 ,  ラジオミクス ,  機械学習 ,  肝切除後肝不全 ,  肝細胞癌

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

物質索引 (1件)： インドシアニングリーン

引用文献 (52件)：

• Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. (2018) 68:394-424. doi: 10.3322/caac.21492
• Li X, Qi Z, Du H, Geng Z, Li Z, Qin S, et al. Deep convolutional neural network for preoperative prediction of microvascular invasion and clinical outcomes in patients with HCCs. Eur Radiol. (2021). doi: 10.1007/s00330-021-08198-w
• Vibert E, Schwartz M, Olthoff KM. Advances in resection and transplantation for hepatocellular carcinoma. J Hepatol. (2020) 72:262-76. doi: 10.1016/j.jhep.2019.11.017
• Heimbach JK, Kulik LM, Finn RS, Sirlin CB, Abecassis MM, Roberts LR, et al. AASLD guidelines for the treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology (Baltimore, Md). (2018) 67:358-80. doi: 10.1002/hep.29086
• Marasco G, Alemanni LV, Colecchia A, Festi D, Bazzoli F, Mazzella G, et al. Prognostic value of the albumin-bilirubin grade for the prediction of post-hepatectomy liver failure: a systematic review and meta-analysis. J Clin Med. (2021) 10:2011. doi: 10.3390/jcm10092011

タイトルに関連する用語 (7件)： 肝細胞 ,  癌患者 ,  インドシアニングリーン ,  予測 ,  臨床 ,  放射線 ,  モデル