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J-GLOBAL ID：202202289937036862   整理番号：22A1088931

Gleasonスコアの同定における前立腺の放射線学的特徴の可能性【JST・京大機械翻訳】

The potential of prostate gland radiomic features in identifying the Gleason score

著者 (16件)： Gong Lixin (College of Medicine and Biological Information Engineering School, Northeastern University, Shenyang, 110016, China) ,  Gong Lixin (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Xu Min (Imaging Center, Wuxi People’s Hospital, Nanjing Medical University, Wuxi, 214023, China) ,  Fang Mengjie (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Fang Mengjie (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China) ,  He Bingxi (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  He Bingxi (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Li Hailin (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Li Hailin (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Fang Xiangming (Imaging Center, Wuxi People’s Hospital, Nanjing Medical University, Wuxi, 214023, China) ,  Dong Di (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Dong Di (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China) ,  Tian Jie (College of Medicine and Biological Information Engineering School, Northeastern University, Shenyang, 110016, China) ,  Tian Jie (CAS Key Laboratory of Molecular Imaging, The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Tian Jie (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Tian Jie (Zhuhai Precision Medical Center, Zhuhai People’s Hospital (affiliated with Jinan University), Zhuhai, 519000, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 144  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 内因性スコア(GS)は,前立腺癌(PCa)を診断する最も重要な予測因子の1つである。病変とその微小環境の両方を含む前立腺は,PCaに関するより包括的な情報を含む可能性がある。著者らは,耳石スコア(GS)<7,7,および>7の同定における前立腺ラジオミック特徴の可能性を調査することを目的とした。方法:489人のPCa患者からの術前磁気共鳴画像(MRI)結果,臨床データおよび術後病理所見を遡及的に検討した。3次元(3D)および2次元(2D)ラジオミック特徴を,それぞれMRI上で手動セグメント化3D前立腺およびその最大2D層から抽出した。有意な特徴を選択し,次に,配列シグネチャをマルチクラス線形回帰(MLR)によって開発した。続いて,2Dおよび3Dラジオミックモデルを,それぞれシーケンス署名の組合せにMLRを適用することにより構築した。有意な特徴の安定性を,他の30のランダムコホートにおけるそれらの平均ランキングによって議論した。距離行列アルゴリズムに基づいて,著者らは手動セグメンテーションバイアスをシミュレートして,それらに対するモデルの耐性を論じるために,関心の異なる領域を作り出した。結果:2Dモデルは,検証コホートにおいて0.794の受信者動作特性曲線の下で0.728のC指数と平均面積に達した。対応する重要な特徴は安定しており,30のランダムコホートでトップ8.352%の平均ランキングで,モデルは有意な性能劣化なしで2mmのセグメンテーション境界偏差に耐えることができた。【結論】2D前立腺-gland-MRIベースのラジオミック特徴は,GSの同定において安定した可能性を示した。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： アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  *前立腺 ,  因子 ,  二次元 ,  等級づけ ,  平衡石 ,  *放射線医学 ,  三次元 ,  母集団 ,  NMRイメージング ,  前立腺腫瘍
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  線形回帰 ,  臨床データ ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MRI ,  ラジオミクス ,  前立腺癌 ,  Gleasonスコア ,  腺セグメンテーション

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

タイトルに関連する用語 (5件)： Gleasonスコア ,  同定 ,  前立腺 ,  放射線学 ,  可能性