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Radiomic machine learning for pretreatment assessment of prognostic risk factors for endometrial cancer and its effects on radiologists’ decisions of deep myometrial invasion

Otani, Satoshi 京都大学 DOI:10.14989/doctor.k23778

2022.03.23

概要

子宮体癌は本邦で最も多い婦人科悪性腫瘍である。比較的予後良好な癌だが、15−20%では再発をきたすため、予後リスク因子の把握が重要である。近年、医療用画像から膨大な定量的特徴量を抽出し、機械学習等と組み合わせて臨床的重要事項の予測モデルを作る、Radiomicsと呼ばれる研究手法が用いられている。子宮体癌においては、治療前評価として用いられるMR画像のradiomicsへの応用による、高精度の予後リスク因子評価モデルの作成が期待される。しかし、radiomicsモデルには過学習により汎用性の低下を招く危険がある。また、子宮体癌の治療前MR画像における最重要評価項目は深部筋層浸潤の有無であるが、既報ではradiomicsモデルを参照することで放射線科医の診断能が上昇したと報告されている。しかし対象数が少なく、十分な検討はされていない。本研究では、過学習対策下で、予後リスク因子に対するMR画像のradiomicsモデルを作成し、その診断能を評価した。更に、radiomicsモデルが放射線科医の深部筋層浸潤診断に及ぼす影響を検討した。

本研究の対象は2004〜2017年に京都大学医学部附属病院で術前MRI撮像及び腫瘍切除が施行された子宮体癌患者200名である。術前MR画像のT2強調像、ADC(ApparentDiffusionCoefficient)map、造影後T1強調像を用いて、腫瘍の関心領域の設定を行い各シーケンスから144個の定量的特徴量を抽出した。また、患者年齢、腫瘍マーカー(CA125、CEA、CA19-9)を臨床的特徴量として加えた。目的変数は、深部筋層浸潤、脈管侵襲、組織学的分化度、骨盤リンパ節転移、傍大動脈リンパ節転移とした。まず、200例をランダムに150例の訓練データと50例のテストデータに分割した。訓練データを用いて、各目的変数に対して、過学習対策のためBorutaによる特徴量選択の後、XGBoostを用いて各々10個モデルを作成した。その10個のモデルのテストデータにおけるROC解析上の曲線下面積(AreaUndertheCurve、AUC)を算出した。次に、深部筋層浸潤のradiomicsモデルが、放射線科医の深部筋層浸潤診断に与える影響を評価した。平均的なモデルを採用するため、上記10個のモデルのうち、AUCが平均値に最も近いものを使用した。4人の放射線科医がradiomicsモデルの参照前後に5段階評価で深部筋層浸潤の有無を診断し、そのAUCを算出した。そして、DeLong法にてモデル参照前後のAUCを比較した。

結果、テストデータにおける各目的変数に対するAUCは0.72-0.83であった。深部筋層浸潤評価において、radiomicsモデルの参照前後で、放射線科医の診断のAUCに統計学的有意差は認めなかった。

各予後リスク因子においてradiomicsモデルは良好な診断能を示し、特に術前に得ることができない因子の予測に有用となると考えられた。radiomicsモデルの補助による放射線科医の診断能向上のためには、モデルの精度、放射線科医のモデルへの信頼感の向上が必要と考えられた。

本研究は、子宮体癌の予後リスク因子の治療前評価にradiomicsモデルが有用となりうることを、過学習対策を用いた診断能評価により示した。また、放射線科医の筋層浸潤診断における、radiomicsモデルの補助ツールとしての成績を示した。今後、より大規模な研究、多施設共同研究により、精度・再現性・信頼性の高いモデルの作成が望まれる。

参考文献

[1] Yamagami W, Aoki D. Annual report of the Committee on Gynecologic Oncology, the Japan Society of Obstetrics and Gynecology. J Obstet Gynaecol Res 2015;41(2):167-77.

[2] Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J Clin 2019;69(1):7-34.

[3] Salvesen HB, Haldorsen IS, Trovik J. Markers for individualised therapy in endometrial carcinoma. The Lancet Oncology 2012;13(8):e353-61.

[4] Colombo N, Creutzberg C, Amant F, Bosse T, Gonzalez-Martin A, Ledermann J, et al. ESMOESGO-ESTRO Consensus Conference on Endometrial Cancer: Diagnosis, Treatment and Follow-up. Int J Gynecol Cancer 2016;26(1):2-30.

[5] Binder PS, Mutch DG. Update on prognostic markers for endometrial cancer. Women's health (London, England) 2014;10(3):277-88.

[6] Murali R, Delair DF, Bean SM, Abu-Rustum NR, Soslow RA. Evolving Roles of Histologic Evaluation and Molecular/Genomic Profiling in the Management of Endometrial Cancer. J Natl Compr Canc Netw 2018;16(2):201-9.

[7] AlHilli MM, Mariani A, Bakkum-Gamez JN, Dowdy SC, Weaver AL, Peethambaram PP, et al. Risk-scoring models for individualized prediction of overall survival in low-grade and highgrade endometrial cancer. Gynecol Oncol 2014;133(3):485-93.

[8] Werner HM, Trovik J, Marcickiewicz J, Tingulstad S, Staff AC, Amant F, et al. Revision of FIGO surgical staging in 2009 for endometrial cancer validates to improve risk stratification. Gynecol Oncol 2012;125(1):103-8.

[9] Prat J. Prognostic parameters of endometrial carcinoma. Human pathology 2004;35(6):649-62.

[10] Zhang GY, Wu LY, Li B, Huang MN, Zhang R, Li XG. Retrospective analysis of prognostic variables and clinical outcomes in surgically staged intermediate risk endometrial carcinoma. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2013;169(2):309-16.

[11] Bosse T, Peters EE, Creutzberg CL, Jurgenliemk-Schulz IM, Jobsen JJ, Mens JW, et al. Substantial lymph-vascular space invasion (LVSI) is a significant risk factor for recurrence in endometrial cancer--A pooled analysis of PORTEC 1 and 2 trials. Eur J Cancer 2015;51(13):1742-50.

[12] Han KH, Kim HS, Lee M, Chung HH, Song YS. Prognostic factors for tumor recurrence in endometrioid endometrial cancer stages IA and IB. Medicine (Baltimore) 2017;96(21):e6976.

[13] Traen K, Holund B, Mogensen O. Accuracy of preoperative tumor grade and intraoperative gross examination of myometrial invasion in patients with endometrial cancer. Acta obstetricia et gynecologica Scandinavica 2007;86(6):739-41.

[14] Helpman L, Kupets R, Covens A, Saad RS, Khalifa MA, Ismiil N, et al. Assessment of endometrial sampling as a predictor of final surgical pathology in endometrial cancer. Br J Cancer 2014;110(3):609-15.

[15] Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology 2016;278(2):563-77.

[16] Sala E, Mema E, Himoto Y, Veeraraghavan H, Brenton JD, Snyder A, et al. Unravelling tumour heterogeneity using next-generation imaging: radiomics, radiogenomics, and habitat imaging. Clin Radiol 2017;72(1):3-10.

[17] Pinker K, Shitano F, Sala E, Do RK, Young RJ, Wibmer AG, et al. Background, current role, and potential applications of radiogenomics. J Magn Reson Imaging 2018;47(3):604-20.

[18] Torheim T, Malinen E, Kvaal K, Lyng H, Indahl UG, Andersen EK, et al. Classification of dynamic contrast enhanced MR images of cervical cancers using texture analysis and support vector machines. IEEE Trans Med Imaging 2014;33(8):1648-56.

[19] Shen WC, Chen SW, Liang JA, Hsieh TC, Yen KY, Kao CH. [18]Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography for the Textural Features of Cervical Cancer Associated with Lymph Node Metastasis and Histological Type. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2017;44(10):1721-31.

[20] Lucia F, Visvikis D, Desseroit MC, Miranda O, Malhaire JP, Robin P, et al. Prediction of outcome using pretreatment (18)F-FDG PET/CT and MRI radiomics in locally advanced cervical cancer treated with chemoradiotherapy. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2018;45(5):768- 86.

[21] Meier A, Veeraraghavan H, Nougaret S, Lakhman Y, Sosa R, Soslow RA, et al. Association between CT-texture-derived tumor heterogeneity, outcomes, and BRCA mutation status in patients with high-grade serous ovarian cancer. Abdom Radiol (NY) 2019;44(6):2040-7.

[22] Ueno Y, Forghani B, Forghani R, Dohan A, Zeng XZ, Chamming's F, et al. Endometrial Carcinoma: MR Imaging-based Texture Model for Preoperative Risk Stratification-A Preliminary Analysis. Radiology 2017;284(3):748-57.

[23] Yamada I, Miyasaka N, Kobayashi D, Wakana K, Oshima N, Wakabayashi A, et al. Endometrial Carcinoma: Texture Analysis of Apparent Diffusion Coefficient Maps and Its Correlation with Histopathologic Findings and Prognosis. Radiology: Imaging Cancer 2019;1(2).

[24] Stanzione A, Cuocolo R, Del Grosso R, Nardiello A, Romeo V, Travaglino A, et al. Deep Myometrial Infiltration of Endometrial Cancer on MRI: A Radiomics-Powered Machine Learning Pilot Study. Academic radiology 2020.

[25] Han Y, Xu H, Ming Y, Liu Q, Huang C, Xu J, et al. Predicting myometrial invasion in endometrial cancer based on whole-uterine magnetic resonance radiomics. J Cancer Res Ther 2020;16(7):1648-55.

[26] Yan BC, Li Y, Ma FH, Feng F, Sun MH, Lin GW, et al. Preoperative Assessment for High-Risk Endometrial Cancer by Developing an MRI- and Clinical-Based Radiomics Nomogram: A Multicenter Study. J Magn Reson Imaging 2020;52(6):1872-82.

[27] Fasmer KE, Hodneland E, Dybvik JA, Wagner-Larsen K, Trovik J, Salvesen O, et al. WholeVolume Tumor MRI Radiomics for Prognostic Modeling in Endometrial Cancer. J Magn Reson Imaging 2021;53(3):928-37.

[28] Chen J, Gu H, Fan W, Wang Y, Chen S, Chen X, et al. MRI-Based Radiomic Model for Preoperative Risk stratification in Stage I Endometrial Cancer. J Cancer 2021;12(3):726-34.

[29] Yan BC, Li Y, Ma FH, Zhang GF, Feng F, Sun MH, et al. Radiologists with MRI-based radiomics aids to predict the pelvic lymph node metastasis in endometrial cancer: a multicenter study. Eur Radiol 2021;31(1):411-22.

[30] Chalkidou A, O'Doherty MJ, Marsden PK. False Discovery Rates in PET and CT Studies with Texture Features: A Systematic Review. PloS one 2015;10(5):e0124165.

[31] Mongan J, Moy L, Kahn Jr CE. Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): A guide for authors and reviewers. Radiological Society of North America; 2020.

[32] Beddy P, O'Neill AC, Yamamoto AK, Addley HC, Reinhold C, Sala E. FIGO staging system for endometrial cancer: added benefits of MR imaging. Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc 2012;32(1):241-54.

[33] Nioche C, Orlhac F, Boughdad S, Reuzé S, Goya-Outi J, Robert C, et al. LIFEx: A Freeware for Radiomic Feature Calculation in Multimodality Imaging to Accelerate Advances in the Characterization of Tumor Heterogeneity. Cancer research 2018;78(16):4786-9.

[34] Kursa MB, Rudnicki WR. Feature selection with the Boruta package. J Stat Softw 2010;36(11):1-13.

[35] Chen T, Guestrin C. Xgboost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining. 2016:785-94.

[36] Nishio M, Nishizawa M, Sugiyama O, Kojima R, Yakami M, Kuroda T, et al. Computer-aided diagnosis of lung nodule using gradient tree boosting and Bayesian optimization. PloS one 2018;13(4):e0195875.

[37] Ellmann S, Wenkel E, Dietzel M, Bielowski C, Vesal S, Maier A, et al. Implementation of machine learning into clinical breast MRI: Potential for objective and accurate decision-making in suspicious breast masses. PloS one 2020;15(1):e0228446.

[38] Kawagishi M, Kubo T, Sakamoto R, Yakami M, Fujimoto K, Aoyama G, et al. Automatic inference model construction for computer-aided diagnosis of lung nodule: Explanation adequacy, inference accuracy, and expert's knowledge. PloS one 2018;13(11).

[39] Koskas M, Fournier M, Vanderstraeten A, Walker F, Timmerman D, Vergote I, et al. Evaluation of models to predict lymph node metastasis in endometrial cancer: A multicentre study. Eur J Cancer 2016;61:52-60.

[40] Pavic M, Bogowicz M, Würms X, Glatz S, Finazzi T, Riesterer O, et al. Influence of interobserver delineation variability on radiomics stability in different tumor sites. Acta oncologica (Stockholm, Sweden) 2018;57(8):1070-4.

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