原題
Multiscale deep learning radiomics for predicting recurrence-free survival in pancreatic cancer: A multicenter study.
背景:この多施設研究は、すい管腺癌(PDAC)患者の無再発生存期間(RFS)を予測するための深層学習ラジオミクスノモグラムを開発し、検証することを目的とした。
方法:本研究では、4つの病院にわたる469人のPDAC患者を対象とし、腫瘍内および腫瘍周囲領域から特徴を抽出した。単変量、LASSO、および多変量Cox回帰により、8番目のAJCC病期分類システムに対して検証されたノモグラムの特徴が特定された。
結果:ノモグラムは、トレーニングセットで0.82のC指数を達成し、外部検証で0.75から0.97のAUC値でAJCCシステムよりも優れていた。
結論:ノモグラムはPDACにおける再発リスク層別化を強化し、術前の意思決定を助け、患者の転帰を改善する可能性がある。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110770
PMID: 39894259
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