拡散放射線医学を用いた原発性中枢神経系リンパ腫の非定型的な表現に対する診断モデル：開発と多施設外部検証

背景：放射線医学は神経腫瘍学において急速に成長している分野ですが、研究は従来のMRIに限定されており、外部検証が著しく不足しています。非定型的な原発性中枢神経系リンパ腫（PCNSL）を膠芽腫に模倣させるための拡散放射線医学モデルの技術的実現可能性、診断性能、および一般性を評価しました。方法：112人の患者から拡散MRIおよび従来のMRIから1618の放射線特徴が抽出されました（トレーニングセット：70の膠芽腫と42のPCNSL）。特徴選択と分類は機械学習アルゴリズムを使用して最適化されました。診断性能は内部および外部検証セットの42人の患者でテストされました。性能は、人間の読影者（2人の神経画像専門家）、脳血流量（90％ヒストグラムカットオフ、CBV90）、および見かけの拡散係数（10％ヒストグラム、ADC10）と比較され、受信者動作特性曲線の下の面積（AUC）を使用しました。結果：拡散放射線医学は、再帰的特徴排除とランダムフォレスト分類器の組み合わせで最適化されました（AUC 0.983、安定性2.52％）。内部検証では、拡散モデル（AUC 0.984）が従来の（AUC 0.968）または拡散と従来の放射線医学の組み合わせ（AUC 0.984）と同様の性能を示し、非定型PCNSLの診断において人間の読影者（AUC 0.825-0.908）、CBV90（AUC 0.905）、またはADC10（AUC 0.787）よりも優れた性能を示しました。外部検証では、拡散放射線医学は堅牢性を示しました（AUC 0.944）し、従来の放射線医学（AUC 0.819）より優れており、組み合わせ放射線医学（AUC 0.946）や人間の読影者（AUC 0.896-0.930）と同様の性能を示しました。結論：拡散放射線医学モデルは優れた一般性を持ち、膠芽腫に模倣させる非定型PCNSLの同定において従来の放射線医学または単一の先進MRIよりも優れた診断性能を示しました。