Radiogenomicsによるトリプルネガティブ乳がんの鑑別の初期的検討

「要旨」【目的】トリプルネガティブ乳がん (TNBC) は, 治療が難しく, 3年以内の再発率が高い. しかし, サブタイプ分類は針生検や外科的生検を必要とするため, 侵襲的である. そこで本研究では, 画像からRadiomics特徴量を抽出し, TNBCを検出することを目的とした. 【方法】本実験では, TCIA I-SPY1TRIALより三次元MR画像60症例を選択し, TNBCとTNBC以外の乳がん (Others) に分類した. TNBCは9症例, Othersは51症例であった. MR画像に対して, 腫瘍領域のマーキングを行い, MaZdaを用いてRadiomics特徴量を計測した....

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Published inMedical Science and Educational Research no. 17; pp. 55 - 59
Main Authors 篠原範充, 永井美海, 内山良一
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 岐阜医療科学大学 31.03.2023
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ISSN2758-3023

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Summary:「要旨」【目的】トリプルネガティブ乳がん (TNBC) は, 治療が難しく, 3年以内の再発率が高い. しかし, サブタイプ分類は針生検や外科的生検を必要とするため, 侵襲的である. そこで本研究では, 画像からRadiomics特徴量を抽出し, TNBCを検出することを目的とした. 【方法】本実験では, TCIA I-SPY1TRIALより三次元MR画像60症例を選択し, TNBCとTNBC以外の乳がん (Others) に分類した. TNBCは9症例, Othersは51症例であった. MR画像に対して, 腫瘍領域のマーキングを行い, MaZdaを用いてRadiomics特徴量を計測した. Lassoにより特徴量を10個にしNeural Network Consoleを用いて分類した. 【結果】Accuracyが90%, Othersの正解率100% (51/51) でTNBCの正解率は33% (3/9) であった. 【考察】鑑別精度は90%と高かったものの, TNBCの正解率はOthersの正解率より低く, TNBCは9症例のうち3症例しか鑑別できなかった. これはTNBCの症例数がOthersの症例数に比べて少なかったため, Radiomics特徴量の抽出には至らなかったと考える.
ISSN:2758-3023