肺癌：CTベースradiomic分類 → 悪性良性鑑別

NLSTトライアルを用いた肺結節のレントゲン特性解析
radiomicsと呼ばれる定量的マッピング技術


携帯、密度、表面テクスチャ、部位に関連した定量的変数８つにより、408名のがん性病変と、319の良性結節を病歴・喫煙状態と独立して鑑別可能という話

optimism-corrected area under the curve 0.939　で　かなり正確

さらに、
DECAMP (Diagnosis and Surveillance of Indeterminate Pulmonary Nodules)-1 study
https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01785342
・・・を検討中とのこと



Novel high-resolution computed tomography-based radiomic classifier for screen-identified pulmonary nodules in the National Lung Screening Trial
Tobias Peikert , et al.
PLOSone  Published: May 14, 2018https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196910

7mm以上結節、良性 n=318、悪性 n=408例
 least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method という多変量モデルで解析

• Location: vertical location (offset carina centroid z)
• Size: volume estimate (minimum enclosing brick)
• Shape: flatness
• Density: texture analysis (Score Indicative of Lesion/Lung Aggression/Abnormality)
• Surface complexity (maximum shape index and average shape index)
• Surface curvature (average positive mean curvature and minimum mean curvature)

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読みこなせてないので原文のまま

自動診断への一歩か？　うれしい限り