光学画像および赤外線画像からのラジオミック特徴を用いて、放射線療法による皮膚毒性の早期予測を実証したプロスペクティブ研究。

原題
A prospective study demonstrating early prediction of skin toxicity from radiotherapy using radiomic features from optical and infrared images.
背景:放射線治療を受けている乳癌患者の約90%は、予測困難な皮膚毒性を経験している。毒性を早期に検出することで、時宜を得た介入を促すことができる。本研究の目的は、光学画像および赤外線画像から皮膚毒性と放射線学的特徴との関連性を調査し、予測モデルを作成することであった。
方法:放射線治療を受けている20人の乳癌患者の胸部領域の毎日の光学および赤外線画像と毎週の追跡調査を用いて、皮膚の色と温度の傾向を分析する機械学習モデルを用いて皮膚毒性のグレードを予測した。
結果:皮膚毒性に有意に関連する9つの色および温度の特徴が同定された。モデルの予測精度は、治療用量の最初の3分の1から半分のみを考慮しても、85%を超えたままであった。
結論:光学および赤外皮膚画像から得られたラジオミック特徴の使用は、放射線療法患者における皮膚毒性を予測する可能性を提供する。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2023.09.043
PMID: 37778424