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。
J Comput Assist Tomogr2023 Jul 17.
原発性非小細胞肺癌または乳癌に由来する脊髄転移のラジオミクスと上皮成長因子受容体変異/Ki-67レベルの予測能力
Radiomics of Spinal Metastases Originating From Primary Nonsmall Cell Lung Cancer or Breast Cancer and Ability to Predict Epidermal Growth Factor Receptor Mutation/Ki-67 Levels.
Niu S, Zhang H, Wang X, Jiang W
AIによる要約
非小細胞肺癌(NSCLC)または乳癌(BC)からの脊髄転移を鑑別し、上皮成長因子受容体(EGFR)変異とKi-67レベルを予測するためのラジオミクス研究。脊髄MRI画像から特徴を抽出し、最小絶対縮小法と選択演算子回帰を用いて重要な特徴を同定。これらの特徴を用いてラジオミクスシグネチャーを確立し、評価した。
AIによるコメント
この研究は、脊髄MRIベースのラジオミクスがNSCLCやBC患者の脊髄転移起源の同定、EGFR遺伝子変異の状態、Ki-67レベルの評価に有用であることを示している。しかし、研究の設計や結果の解釈には注意が必要で、さらなる検証が必要だ。
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AIによる要約
非小細胞肺癌(NSCLC)または乳癌(BC)からの脊髄転移を鑑別し、上皮成長因子受容体(EGFR)変異とKi-67レベルを予測するためのラジオミクス研究。脊髄MRI画像から特徴を抽出し、最小絶対縮小法と選択演算子回帰を用いて重要な特徴を同定。これらの特徴を用いてラジオミクスシグネチャーを確立し、評価した。
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