小児クローン病をラジオで診断する

Jun 27, 2023

AJR は、T2 強調 MRI データを使用したラジオミック ベースのモデルを導入すると、小児クローン病の診断精度が向上する可能性があることを発見しました。

アメリカレントゲン線協会

画像: アキシャル T2 強調 SSFSE 画像は、4 つの ROI セグメンテーションなし (上) とあり (下) で最大の端子厚さを示しています。 (緑 = 腸全体の ROI、黄色 = 腸コア ROI、赤 = 全脂肪 ROI、オレンジ = 脂肪コア ROI。)もっと見る

クレジット: AJR

バージニア州リーズバーグ、2023 年 8 月 4 日—American Journal of Roentgenology (AJR) に掲載された受理された論文では、T2 強調 MRI データを使用したラジオミクス ベースのモデルを導入すると、小児クローン病 (CD) の診断精度が向上する可能性があることがわかりました。

回腸壁の放射線学的特徴が CD を強く予測すること、および臨床データとアンセンブルするとモデルのパフォーマンスが向上することを指摘し、「放射線機械学習モデルは、専門の放射線科医 3 人中 2 人よりも優れたパフォーマンスで CD 診断を予測した」と責任著者であり AJR Pediatric 氏は書いています。画像セクション編集者 Jonathan R. Dillman、医学博士、修士。

Dillman らの論文では、2018 年 12 月から 2021 年 10 月まで、新たに回腸 CD と診断された参加者を登録するか、健康な対照として機能する、回腸 CD の疑いで MR 腸造影 (MRE) を受けた患者を特定した。1 人の放射線科医は、軸方向 T2 強調 SSFSE 画像を使用して、回腸末端壁の最大の肥厚を示す 2 つのスライスを選択しました。 次に、4 つの ROI がセグメント化され、それぞれから放射線特徴が抽出され、回腸 CD の存在をカタログ化するためにサポート ベクター マシン モデルがトレーニングされました。 フェローシップで訓練を受けた小児腹部放射線科医3名が、内視鏡検査と生検陽性後の臨床診断を参照標準として、SSFSE画像上で回腸CDの存在を独自に分類した。

最終的に、この AJR 受理原稿で最もパフォーマンスの良いラジオミクスのみのモデルは、回腸終末肥厚が最大の領域で円形の腸壁 ROI を使用し、AUC 0.95、精度 89.6% でした。 このラジオミクス専用モデルを臨床専用モデルとアンサンブルすると、AUC 0.98、精度 93.5% が達成されました。 一方、3 人の専門の放射線科医は 83.7%、86.7%、88.1% の精度を達成しました。

AJR が受理したこの原稿の電子補足版は、ここから入手できます。

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観察研究

T2 強調 MRI 放射線データおよび臨床データを使用した小腸クローン病の機械学習診断

2023 年 8 月 2 日

JRD は、Philips MRI と Motilent からの助成金を報告しています。

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