卵巣明細胞癌と内膜腺癌の鑑別診断における磁気共鳴画像に基づく放射線解析の分析：後ろ向き研究

概要 目的 磁気共鳴画像（MRI）に基づく特徴と放射線解析（RA）に基づく特徴の診断潜在能力を後ろ向きに評価し、卵巣明細胞癌（CCC）と内膜腺癌（EC）を区別することを目的とした。 材料と方法 2011年から2022年の間に治療前MRI検査を受けた40例のEC患者35人および43例のCCC患者42人を登録した。 2つの群のMRIに基づく特徴を比較した。 RAに基づく特徴は、T2強調画像（T2WI）、造影T1強調画像（cT1WI）、および明らかに拡散係数（ADC）マップ上の全腫瘍体積から抽出された。 最小絶対シュリンクと選択オペレーター（LASSO）回帰を用いて、10倍交差検証法で特徴を選択した。 識別モデルを構築するためにロジスティック回帰分析を実施した。 CCCを予測するために受信者動作特性曲線（ROC）分析を行った。 結果 LASSOアルゴリズムの絶対値が最も高い4つの特徴が、MRIに基づくモデル、RAに基づくモデル、および組み合わせモデルのために選択された：ADC値、子宮内膜の肥厚の不在、腹膜播種の不在、およびMRIに基づくモデルの固形成分の成長パターン；T2WI上のグレー・レベル・ラン・レングス・マトリックス（GLRLM）ロング・ラン・ロー・グレー・レベル・エンファシス（LRLGLE）、球状不均衡およびグレー・レベル・サイズ・ゾーン・マトリックス（GLSZM）、cT1WI上のラージ・ゾーン・ハイ・グレー・レベル・エンファシス（LZHGE）、およびADCマップ上のGLSZM正規化グレー・レベル・非一様性（NGLN）がRAに基づくモデルのために選択され、ADC値、球状不均衡およびGLSZMLZHGEがcT1WI上で、GLSZMNGLNがADCマップ上で組み合わせモデルのために選択された。 それらのモデルのROC曲線の面積は0.895、0.910、および0.956であった。 組み合わせモデルの診断性能は、MRIに基づくモデルよりも有意に優れていた（p = 0.02）。 組み合わせモデルとRAに基づくモデルの間には有意差は見られなかった。 結論 従来のMRIに基づく分析は、CCCとECを効果的に区別できる。 RAに基づく特徴とMRIに基づく特徴の組み合わせは、2つの疾患を区別するのに役立つ可能性がある。