論文の概要: Recurrence-Free Survival Prediction for Anal Squamous Cell Carcinoma Chemoradiotherapy using Planning CT-based Radiomics Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02562v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 20:22:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 17:36:56.712331
• Title: Recurrence-Free Survival Prediction for Anal Squamous Cell Carcinoma Chemoradiotherapy using Planning CT-based Radiomics Model
• Title（参考訳）: CT-based radiomics Model を用いた肛門扁平上皮癌化学療法の再発無生存予測
• Authors: Shanshan Tang, Kai Wang, David Hein, Gloria Lin, Nina N. Sanford, Jing Wang
• Abstract要約: 非転移性肛門扁平上皮癌(SCC)患者の約30%が化学療法後の再発を経験する 我々は,放射線前処置計画CTから抽出した情報を利用して,CRT後のSCC患者における再発無生存(RFS)を予測するモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.485361086613949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Objectives: Approximately 30% of non-metastatic anal squamous cell carcinoma (ASCC) patients will experience recurrence after chemoradiotherapy (CRT), and currently available clinical variables are poor predictors of treatment response. We aimed to develop a model leveraging information extracted from radiation pretreatment planning CT to predict recurrence-free survival (RFS) in ASCC patients after CRT. Methods: Radiomics features were extracted from planning CT images of 96 ASCC patients. Following pre-feature selection, the optimal feature set was selected via step-forward feature selection with a multivariate Cox proportional hazard model. The RFS prediction was generated from a radiomics-clinical combined model based on an optimal feature set with five repeats of five-fold cross validation. The risk stratification ability of the proposed model was evaluated with Kaplan-Meier analysis. Results: Shape- and texture-based radiomics features significantly predicted RFS. Compared to a clinical-only model, radiomics-clinical combined model achieves better performance in the testing cohort with higher C-index (0.80 vs 0.73) and AUC (0.84 vs 0.79 for 1-year RFS, 0.84 vs 0.78 for 2-year RFS, and 0.86 vs 0.83 for 3-year RFS), leading to distinctive high- and low-risk of recurrence groups (p<0.001). Conclusions: A treatment planning CT based radiomics and clinical combined model had improved prognostic performance in predicting RFS for ASCC patients treated with CRT as compared to a model using clinical features only.
• Abstract（参考訳）: 目的:非転移性陰茎扁平上皮癌(ascc)患者の約30%は、放射線化学療法(crt)後に再発し、現在利用可能な臨床変数は治療反応の予測因子に乏しい。 CRT後のASCC患者における放射線前処置計画CTから抽出した情報を利用した再発無生存(RFS)予測モデルの開発を目的とした。 方法:ASCC96例のCT像から放射線学的特徴を抽出した。 先行特徴選択後,多変量cox比例ハザードモデルを用いたステップフォワード特徴選択により最適な特徴セットを選定した。 RFS予測は、5倍のクロスバリデーションを5回繰り返した最適特徴セットに基づいて放射能・クリニカル複合モデルから生成した。 提案モデルのリスク階層化能力をkaplan-meier分析により評価した。 結果: 形状とテクスチャに基づく放射能は, RFSを有意に予測した。 臨床のみのモデルと比較して、放射性ミクス-臨床結合モデルは、高いc-index (0.80 vs 0.73) と auc (0.84 vs 0.79 for 1-year rfs, 0.84 vs 0.78 for 2-year rfs, 0.86 vs 0.83 for 3-year rfs) を持つテストコホートにおいて優れた性能を達成する。 結論:CTをベースとした放射線治療計画モデルと臨床併用モデルでは,臨床像のみを用いたモデルと比較して,CRTを併用したASCC患者のRASの予後が改善した。

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