原題
Integration of dosimetric parameters, clinical factors, and radiomics to predict symptomatic radiation pneumonitis in lung cancer patients undergoing combined immunotherapy and radiotherapy.
背景:本研究は、肺癌患者における症候性放射線肺炎(RP)の予測モデルを、臨床的/線量測定的因子と手作り/深層学習による放射線学的特徴を組み合わせて構築することを目的とした。
方法:免疫治療と胸部放射線療法を受けた73人の肺癌患者からのデータを後ろ向きに研究した。臨床/線量測定パラメータと放射線学的特徴を抽出し、受信者動作特性曲線を用いて比較した予測モデルを構築するために用いた。
結果:手作りのラジオミック(HCR)モデルは良好な予測能を示し、深層学習ラジオミック(DLR)特徴の追加により改善された。HCRとDLRの特徴を臨床/線量測定特性と統合したモデルは最高の予測精度を達成した。
結論:臨床/線量測定因子と放射線学的特徴を組み合わせたモデルは、肺癌患者におけるRPの有望な予測能力を提供し、さらなるプロスペクティブな検証を保証する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2023.110047
PMID: 38070685
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