原題
Integrating peritumor and tumor CT radiomics features in predicting local control after SBRT in patients with pulmonary oligometastases.
背景:体幹部定位放射線治療(SBRT)で治療した肺少数転移の局所制御を予測することは、治療戦略を改善するために不可欠である。本研究の目的は、腫瘍固有および腫瘍周囲の特徴と臨床的因子を組み合わせた予測ラジオミクスモデルを作成することである。
方法:146人の患者の223の腫瘍からの分析データをトレーニング(n=165)と検証(n=58)セットに分けた。CT画像から放射線学的特徴を抽出し、多層パーセプトロン(MLP)とSHAP解析を用いて転帰予測モデルを構築した。
結果:最良のモデルであるModel-GPCは0.902のAUCを達成し、臨床データと放射線データを効果的に統合した。
結論:Model-GPCは局所制御予測を強化し、SBRT戦略を最適化することができた。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02712-w
PMID: 40814095
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