論文の概要: Developing a Novel Image Marker to Predict the Responses of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07087v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 16:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 13:18:22.253303
• Title: Developing a Novel Image Marker to Predict the Responses of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients
• Title（参考訳）: 卵巣癌に対するネオアジュバント化学療法(NACT)の反応予測のための新しい画像マーカーの開発
• Authors: Ke Zhang, Neman Abdoli, Patrik Gilley, Youkabed Sadri, Xuxin Chen, Theresa C. Thai, Lauren Dockery, Kathleen Moore, Robert S. Mannel, Yuchen Qiu
• Abstract要約: 本研究の目的は,NATの早期に高精度な応答予測を実現するために,新しい画像マーカーを開発することである。 まず, 腫瘍の特徴を定量化するために, 1373個の放射能の特徴を計算し, その特徴を幾何学的, 強度, テクスチャ的特徴の3つのカテゴリに分類した。 このクラスタを入力として使用し、最終マーカーを作成するためにSVMベースの分類器を開発し、NACT治療に反応する可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8210053690503532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: Neoadjuvant chemotherapy (NACT) is one kind of treatment for advanced stage ovarian cancer patients. However, due to the nature of tumor heterogeneity, the patients' responses to NACT varies significantly among different subgroups. To address this clinical challenge, the purpose of this study is to develop a novel image marker to achieve high accuracy response prediction of the NACT at an early stage. Methods: For this purpose, we first computed a total of 1373 radiomics features to quantify the tumor characteristics, which can be grouped into three categories: geometric, intensity, and texture features. Second, all these features were optimized by principal component analysis algorithm to generate a compact and informative feature cluster. Using this cluster as the input, an SVM based classifier was developed and optimized to create a final marker, indicating the likelihood of the patient being responsive to the NACT treatment. To validate this scheme, a total of 42 ovarian cancer patients were retrospectively collected. A nested leave-one-out cross-validation was adopted for model performance assessment. Results: The results demonstrate that the new method yielded an AUC (area under the ROC [receiver characteristic operation] curve) of 0.745. Meanwhile, the model achieved overall accuracy of 76.2%, positive predictive value of 70%, and negative predictive value of 78.1%. Conclusion: This study provides meaningful information for the development of radiomics based image markers in NACT response prediction.
• Abstract（参考訳）: 目的:ネオアジュバント化学療法(neoadjuvant chemotherapy:nact)は,進行期卵巣癌に対する治療法の一つである。 しかし,腫瘍の多様性により,nactに対する反応は異なるサブグループ間で有意差がみられた。 本研究の目的は,NATの早期に高精度な応答予測を実現するために,新しい画像マーカーを開発することである。 方法: この目的のために, 腫瘍の特徴を定量化するために, 1373個の放射能の特徴を初めて計算し, 幾何学的, 強度, テクスチャ的特徴の3つのカテゴリに分類した。 第二に、これらすべての機能は主成分分析アルゴリズムによって最適化され、コンパクトで情報性の高い特徴クラスタを生成する。 このクラスタを入力として使用し、最終マーカーを作成するためにSVMベースの分類器を開発し、NACT治療に反応する可能性を示した。 この方法を検証するため,卵巣癌患者42例をふりかえり収集した。 モデル性能評価には、ネストしたLeft-outクロスバリデーションが採用された。 結果: 新手法では, auc (roc (receiver characteristic operation) curve) が0.745であった。 一方、モデル全体の精度は76.2%、正の予測値は70%、負の予測値は78.1%であった。 結論: 本研究は, NACT応答予測における放射能に基づく画像マーカーの開発に有意義な情報を提供する。

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