MRI의 개발

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 1590(2023) 이 기사 인용

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각 유형마다 뚜렷한 치료가 필요할 수 있으므로 양성 및 악성 자궁내막 병변에 대한 편견 없고 정확한 진단은 산부인과 의사에게 필수적입니다. Radiomics는 정보의 심층적인 마이닝과 이미지의 이질성의 정량화를 촉진하여 임상의가 적절한 병변 진단을 하는 데 도움을 줄 수 있는 정량적 방법입니다. 본 연구의 목적은 양성 및 악성 자궁내막 병변의 분류를 위한 적절한 예측 모델을 개발하고 모델의 잠재적인 임상 적용 가능성을 평가하는 것입니다. 2018년 1월부터 2020년 7월까지 두 개의 독립적인 센터(센터 A 및 B)에서 병리학적으로 확인된 자궁내막 병변이 있는 139명의 환자를 최종 분석했습니다. 센터 A는 훈련 세트로 사용되었고, 센터 B는 테스트 세트로 사용되었습니다. 두 명의 방사선 전문의가 병변 영역을 기준으로 가장 큰 조각에 병변을 수동으로 그렸습니다. 특징 추출 및 특징 선택 후, 방사성 특징과 임상 매개변수 사이의 가능한 연관성을 단일변수 및 다변수 로지스틱 회귀분석을 통해 평가했습니다. ROC(Receiver Operator Characteristic) 곡선과 DeLong 검증을 사용하여 모델의 가능한 예측 성능을 평가했습니다. 결정 곡선 분석(DCA)을 사용하여 방사성 노모그램의 순 이익을 평가했습니다. 선택된 15개의 특징으로부터 방사성학 예측 모델이 확립되었으며, 훈련 코호트와 테스트 코호트 모두에 대해 ROC 곡선 아래 면적(AUC)을 기준으로 상대적으로 높은 식별력이 있는 것으로 나타났습니다(각각 AUC = 0.90 및 0.85). . 방사성 노모그램은 훈련 코호트와 테스트 코호트(각각 AUC = 0.91 및 0.86) 모두에 대해 우수한 식별 성능을 보여 주었으며 DeLong 테스트에서는 AUC가 임상 매개변수와 노모그램 간에 유의미하게 다르다는 것을 보여줍니다. DCA 결과는 이 새로운 노모그램 방법의 임상적 유용성을 입증했습니다. MRI 방사선학 및 임상 매개 변수를 기반으로 구축된 예측 모델은 높은 진단 효율성을 나타내므로 자궁내막 병변의 정확한 식별 및 예측에 대한 잠재적인 임상 유용성을 암시합니다.

자궁내막 병변은 여성 생식 기관에 흔히 발생하는 질병으로, 불임을 유발하거나 비정상적인 자궁 출혈로 이어질 수 있습니다1,2. 인구 노령화와 비만율 증가3로 인해 자궁내막암(EC) 발병률이 급속히 증가하고 있으며 선진국에서 가장 흔히 진단되는 부인과 악성종양 중 하나가 되었습니다4. 훨씬 더 높은 해상도라는 엄청난 이점의 결과로 자기공명영상(MRI)은 자궁내막 상태를 명확하게 보여줄 뿐만 아니라 새로 진단된 EC 환자를 위한 영상 옵션의 기초를 형성할 수 있습니다5. 그러나 자궁내막과 관련된 이상에 대한 정확하고 객관적인 평가는 방사선 전문의와 산부인과 전문의에게 다양한 과제를 제기할 수 있습니다. 한편, 정상적인 자궁내막은 나이, 폐경기 상태, 월경 주기 및 호르몬 치료에 의해 주로 영향을 받을 수 있는 역동적인 조직입니다6. 더욱이, 양성 및 악성 병변의 중첩되는 이미지 특성과 임상 특징이 동시에 감지될 수 있는 것으로 밝혀졌습니다1,7. 자궁내막 병변의 크기가 다양하기 때문에 정확한 진단이 어렵습니다. 큰 병변의 존재는 자궁내막의 비정상적인 출현으로 이어질 수 있으며 조직학의 정확한 기원을 혼동할 수 있으며, 정상 조직과 자주 겹치는 작은 병변은 종종 무시됩니다8. 질경유 초음파와 자궁경검사도 자궁내막 병변 진단에 도움이 되는 것으로 밝혀졌지만, 둘 다 관련된 외과의사의 경험에 따라 달라지며8,9 상대적으로 높은 주관성과 변동성을 초래합니다. 따라서, 효율적인 치료를 위해서는 양성 자궁내막 병변과 악성 자궁내막 병변을 정확하고 정밀하게 감별하는 것이 중요합니다.