食道癌に対する二重ラジオミックスを用いた放射線肺炎の予測は、放射線療法を受けた。

原題
Radiation pneumonitis prediction with dual-radiomics for esophageal cancer underwent radiotherapy.
背景:本研究論文は、複数の関心領域(ROI)からのラジオミクスとdosiomicsを統合することにより、放射線療法を受けた食道癌患者における放射線肺炎(RP)を予測することを目的とした。

方法:放射線治療を受けた143人の食道癌患者からのデータを、単一ROI、複数ROIおよび結合モデルから抽出したラジオミクスおよびdosiomicsの特徴を用いて分析し、検証のために臨床因子と共にノモグラムに統合した。

結果:複数のROIを用いたモデルは、単一のROIモデルと比較して予測精度の改善を示した。機械学習法を用いてラジオミクスとdosiomicsモデルを組み合わせ、ノモグラムに統合すると、予測精度はさらに改善された。

結論:複数のROIからのラジオミクスとdosiomicsの特徴は、単一のROIを用いた場合よりも、放射線療法後の食道癌患者における放射線肺炎の予測に有効であった。

Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-024-02462-1
PMID: 38851718