論文の概要: Utility of Pancreas Surface Lobularity as a CT Biomarker for Opportunistic Screening of Type 2 Diabetes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10484v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.890623
• Title: Utility of Pancreas Surface Lobularity as a CT Biomarker for Opportunistic Screening of Type 2 Diabetes
• Title（参考訳）: 2型糖尿病検診におけるCTバイオマーカーとしての膵表面ロブラリティーの有用性
• Authors: Tejas Sudharshan Mathai, Anisa V. Prasad, Xinya Wang, Praveen T. S. Balamuralikrishna, Yan Zhuang, Abhinav Suri, Jianfei Liu, Perry J. Pickhardt, Ronald M. Summers,
• Abstract要約: 2型糖尿病 (Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM) は、世界中の数百万人に影響を与える慢性代謝疾患である。 T2DM症例における膵表面葉状度(PSL)の増加について検討した。 本報告では, 膵などの腹部構造, CT画像バイオマーカー, T2DMの経時的スクリーニングを完全自動で行う方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.980881384922894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a chronic metabolic disease that affects millions of people worldwide. Early detection is crucial as it can alter pancreas function through morphological changes and increased deposition of ectopic fat, eventually leading to organ damage. While studies have shown an association between T2DM and pancreas volume and fat content, the role of increased pancreatic surface lobularity (PSL) in patients with T2DM has not been fully investigated. In this pilot work, we propose a fully automated approach to delineate the pancreas and other abdominal structures, derive CT imaging biomarkers, and opportunistically screen for T2DM. Four deep learning-based models were used to segment the pancreas in an internal dataset of 584 patients (297 males, 437 non-diabetic, age: 45$\pm$15 years). PSL was automatically detected and it was higher for diabetic patients (p=0.01) at 4.26 $\pm$ 8.32 compared to 3.19 $\pm$ 3.62 for non-diabetic patients. The PancAP model achieved the highest Dice score of 0.79 $\pm$ 0.17 and lowest ASSD error of 1.94 $\pm$ 2.63 mm (p$<$0.05). For predicting T2DM, a multivariate model trained with CT biomarkers attained 0.90 AUC, 66.7\% sensitivity, and 91.9\% specificity. Our results suggest that PSL is useful for T2DM screening and could potentially help predict the early onset of T2DM.
• Abstract（参考訳）: 2型糖尿病 (Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM) は、世界中の数百万人に影響を与える慢性代謝疾患である。 早期発見は、形態変化と異所性脂肪の沈着の増加によって膵機能を変化させ、最終的には臓器の損傷を引き起こすため、極めて重要である。 T2DMと膵容積と脂肪含量との関連性は研究されているが,T2DM患者における膵表面葉状度(PSL)の増加は十分には研究されていない。 本試験では, 膵などの腹部構造, CT画像バイオマーカー, T2DMの同時スクリーニングを完全自動で行う方法を提案する。 深層学習に基づく4つのモデルを用いて、膵臓を584人の患者の内部データセット(男性297人、非糖尿病437人、年齢45$\pm$15歳)に分類した。 PSLは自動的に検出され、糖尿病患者(p=0.01)は4.26ドル\pm$8.32であり、非糖尿病患者では3.19ドル\pm$3.62であった。 PancAPモデルは、Diceスコアが0.79$\pm$ 0.17、ASSDエラーが1.94$\pm$ 2.63 mm(p$<0.05)に達した。 T2DMを予測するために、CTバイオマーカーで訓練された多変量モデルが0.90 AUC、66.7\%感度、91.9\%特異性を達成した。 以上の結果から,PSLはT2DMスクリーニングに有用であり,T2DMの早期発症を予測できる可能性が示唆された。

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