原題
NPC-SurvAI: A fully automated deep learning framework for prognostic prediction and risk stratification in patients with nasopharyngeal carcinoma.
背景:深層学習は腫瘍表現型を非侵襲的に描出することができ、鼻咽頭癌(NPC)のベースラインMRIから予後を予測するNPC-SurvAIを開発した。
方法:2,180人のNPC患者の後ろ向き研究。NPC-SurvAIはAttVNet(セグメンテーション)とDenseNet ICAM(PFS/OS予測)を組み合わせたものであり、年齢、T/N病期およびEBV DNAを用いた臨床モデルである。iAUC/tAUCを評価し、k平均およびKaplan-Meierをサブタイピングに用いた。
結果:セグメンテーションダイス0.726-0.764。併用モデルは、PFS(iAUC 0.838-0.884対0.788-0.844対0.738-0.798)およびOS(0.842-0.894対0.793-0.853対0.754-0.807)に関して、画像のみおよび臨床のみのモデルよりも優れており、2つのサブタイプの生存率は異なっていた(P<0.05)。
結論:NPC-SurvAIは患者を自動的に層別化し、治療およびサーベイランスの指針とすることができる。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111223
PMID: 41429722
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