本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
Acad Radiol2023 Sep.
乳房MRIのマルチパラメトリックおよびラジオミクスの特徴を用いた早期トリプルネガティブ乳癌における腋窩リンパ節転移の予測
Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Early-stage Triple-Negative Breast Cancer Using Multiparametric and Radiomic Features of Breast MRI.
Song SE, Woo OH, Cho Y, Cho KR, Park KH, Kim JW
AIによる要約
この研究では、乳房MRIのマルチパラメトリック特徴とラジオミクス特徴を用いた機械学習アプローチで、早期のトリプルネガティブ乳癌（TNBC）における腋窩リンパ節転移（ALNM）を予測することを試みた。結果として、マルチパラメトリック特徴とラジオミクス特徴を組み合わせた予測モデルは、TNBC患者におけるALNMの術前予測に有用であることが示された。
AIによるコメント
この研究は、乳癌の診断における新たなアプローチを提供する。しかし、サンプル数が86人と少ないため、結果の一般化には注意が必要だ。さらに大規模な検証が必要だ。
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