原題
Characterisation of quantitative imaging biomarkers for inflammatory and fibrotic radiation-induced lung injuries using preclinical radiomics.
背景:放射線医学における本研究は、予後および予測バイオマーカーのための医用画像の使用であり、照射後の炎症および線維化の進展に関連する特徴を同定することを目的とした。
方法:マウスを照射し、血中および組織サンプルを定期的に採取して分析した。ラジオミクスの特徴を抽出し、変化を評価し、重複を排除した。ランダムフォレスト分類器モデルを用いて、急性および遅発性反応を予測した。
結果:炎症および線維症と相関するラジオミクスの特徴が同定された。線維症の予測特徴は10週目に検出されたが、組織密度の変化は30週目にのみ明らかになった。これらの特徴を用いて、炎症および線維症検出のための高性能モデルが作成された。
結論:ディープラーニングラジオミクスは、放射線誘発肺合併症を検出するための非侵襲的ツールとしての可能性を秘めている。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110106
PMID: 38253201
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