原題
Deep learning radiopathomics based on pretreatment MRI and whole slide images for predicting over survival in locally advanced nasopharyngeal carcinoma.
背景:この研究は、局所進行上咽頭癌(LANPC)患者の全生存(OS)を予測するための深層学習に基づく統合的ラジオパシーモデルを作成することを目的とした。
方法:343人のLANPC患者の治療前MRIおよび全スライド画像(WSI)をトレーニング、検証、および外部テストセットに分割した。WSIには自己注意メカニズムを適用し、MRIの特徴には多層パーセプトロンを使用し、予後予測のためのマルチモーダル融合モデルに組み合わせた。
結果:このモデルは、トレーニングおよび検証セットに対して0.755および0.744のC指数で高い予測精度を示し、単一モダリティモデルよりも優れていた。患者をリスク群に効果的に層別化した。
結論:ラジオパシーモデルはLANPCの有望な予後予測ツールであり、臨床的意思決定を強化する可能性がある。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110949
PMID: 40409367
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