原題
A prognostic and predictive model based on deep learning to identify optimal candidates for intensity-modulated radiotherapy alone in patients with stage II nasopharyngeal carcinoma: A retrospective multicenter study.
背景:本研究は、強度変調放射線療法(IMRT)に加えて化学療法を必要としない低リスクステージII鼻咽頭癌(NPC)患者を同定するために、深層学習MRIの特徴と臨床データを統合したモデルを開発することを目的とした。
方法:多施設後ろ向き研究は999人の患者を対象とした。3 dreSNetを用いて深層学習の特徴を抽出し、eXtreme Gradient Boostingモデルを用いて全体的なリスクスコアを作成し、一致指数、AUC値、および生存分析を通じてパフォーマンスを検証した。
結果:このモデルはコホート間で強い一致指数(C指数)を達成し、スコアが0.405未満の患者を低リスクと特定し、IMRT単独で治療した場合に同等の無増悪生存期間を示した。
結論:このモデルは、ステージIIのNPC患者をリスクによって効果的に層別化し、治療アプローチの最適化に役立った。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110660
PMID: 39645201
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