原題
Integrating radiomics and dosiomics with lung biologically equivalent dose for predicting symptomatic radiation pneumonitis after lung SBRT: A dual-center study.
背景:SBRT後の症候性放射線肺炎(SRP)を予測するために、肺生物学的等価線量(BED)セグメンテーションを用いて、放射線学的特徴と線量学的特徴を組み合わせた複合モデルを開発した。
方法:デュアルセンターの182人の患者は、トレーニング、検証、および外部テストセットに分割された。全肺およびBED領域についてCT上の特徴および用量マップを抽出し、LASSOで特徴を選択した。DVH、ラジオミック、ドシオミック、および複合モデルを構築し、ROC、キャリブレーション、および決定曲線分析によって評価した。
結果:Lung V(α/β=3 Gy)はSRPを予測した。BEDベースの放射性モデルおよび線量測定モデルは、全肺モデルよりも優れていた(AUC 0.806対0.674、0.821対0.647)。R+D+DVHを組み合わせたモデルはAUC 0.889(95%CI 0.701-0.956)を達成し、良好なキャリブレーションと臨床的有用性を示した。
結論:BEDベースのR+D+DVHモデルは、SBRT分画全体でSRPを最もよく予測し、個別化されたリスク評価を支持した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111129
PMID: 40939682
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