大象传媒

　非机能性膵神経内分泌肿疡の术前リンパ节転移を非侵袭的に判断する新しい方法として、ラジオミクス（放射线画像に基づくデータ解析）と深层学习を组み合わせ、术前のリンパ节転移を予测する画像学的モデルを开発しました。これにより、より精度の高い诊断および治疗戦略の选択が可能になります。

　非机能性膵神経内分泌肿疡は、発见が难しく、主に手术で治疗される稀なタイプの肿疡です。そのため、リンパ节転移の有无は、手术方法や他の治疗方法の选択に重要な影响を及ぼします。特に、2肠尘以下の肿疡に対する手术の必要性は、现在の临床ガイドラインでも议论の対象になっており、术前のリンパ节転移诊断のための効果的な方法は存在しません。

　そこで本研究では、画像から抽出されたラジオミクス（颁罢や惭搁滨などの放射线画像に基づくデータ解析）特徴と人工知能（础滨）の深层学习技术を组み合わせて、リンパ节転移を予测するモデルを开発しました。このモデルは、リンパ节転移の予测において89%の成功率を达成し、外部病院のデータによる検証でも91%の结果が得られました。また、肿疡のサイズが2肠尘を超えるかどうかに関わらず、このモデルの予测能力は一贯していました。

　以上のことから本モデルは、リンパ节転移の事前予测に役立ち、外科医がより精度の高い手术方法や治疗戦略を选択するための重要なツールとなると考えられます。

笔顿贵资料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学医学医疗系

掲载论文

【题名】

Development and validation of CT-based radiomics deep learning signatures to predict lymph node metastasis in non-functional pancreatic neuroendocrine tumors: a multicohort study.
（非机能性膵神経内分泌肿疡におけるリンパ节転移の予测のための颁罢ベースのラジオミクス深层学习シグネチャの开発と検証：多コホート研究）

【掲载誌】

eClinicalMedicine

【顿翱滨】

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