原題
A Radiogenomic Deep Ensemble Learning Model for Identifying Radionecrosis Following Brain Metastases (BM) Stereotactic Radiosurgery in Patients With Non-small Cell Lung Cancer BM.
**背景**:定位放射線手術(SRS)は脳転移(BM)に有効であるが、放射線壊死と再発の鑑別は画像の限界のために依然として困難である。
**方法**:この研究には、62人の非小細胞肺癌患者からの90のBMが含まれ、放射線壊死を予測するために臨床データとゲノムデータを統合したディープアンサンブル学習モデルを利用した。
**結果**:このモデルは0.91のROC曲線下面積を達成し、感度は0.87、特異度は0.86であり、他のモデルよりも優れていた。
**結論**:この新しいディープアンサンブルモデルは、放射線壊死と再発を効果的に鑑別し、BM管理における臨床的意思決定を強化する人工知能の可能性を示している。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2025.101826
PMID: 40686742
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