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  1. 学術雑誌論文等

Radiomics analysis of intraoral ultrasonographic images for prediction of late cervical lymph node metastasis in patients with tongue cancer: influence of marginal region

https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2040676
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2040676
9d78cb38-075b-4e45-ae11-761b5948b88e
名前 / ファイル ライセンス アクション
DMFR_2025.docx DMFR_2025.docx (48 KB)
 Download is available from 2026/3/21.
data.zip data.zip (215 KB)
 Download is available from 2026/3/21.
Item type デフォルト(1)
公開日 2025-06-02
タイトル
タイトル Radiomics analysis of intraoral ultrasonographic images for prediction of late cervical lymph node metastasis in patients with tongue cancer: influence of marginal region
言語 en
作成者 Konishi, Masaru

× Konishi, Masaru

en Konishi, Masaru

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Shimabukuro, Kiichi

× Shimabukuro, Kiichi

en Shimabukuro, Kiichi

Search repository
Kakimoto, Naoya

× Kakimoto, Naoya

en Kakimoto, Naoya

Search repository
アクセス権
アクセス権 embargoed access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
権利情報
言語 en
権利情報 This is a pre-copyedited, author-produced version of an article accepted for publication in [DENTOMAXILLOFACIAL RADIOLOGY] following peer review. The version of record is available online at: [https://academic.oup.com/dmfr/advance-article-abstract/doi/10.1093/dmfr/twaf016/8089906?redirectedFrom=fulltext].
権利情報
言語 en
権利情報 This is not the published version. Please cite only the published version.
権利情報
言語 ja
権利情報 この論文は出版社版ではありません。引用の際には出版社版をご確認、ご利用ください。
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 radiomics
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 machine learning model
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 ultrasonography
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 tongue cancer
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 cervical lymph node metastasis
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Objectives
To investigate the predictability of late cervical lymph node metastasis using radiomics analysis of ultrasonographic images of tongue cancer.
Methods
We selected 128 patients with tongue cancer who underwent intraoral ultrasonography at the pre-treatment, 35 of whom had late cervical lymph node metastasis. Radiomics analysis was used to extract and quantify the image features. Segmentations were performed on three regions: the hypoechoic region with a 3-mm margin (0 + 3-mm margin), the hypoechoic region alone (0-mm margin), and the 3-mm region surrounding the hypoechoic area (3-mm margin). Support vector machine (SVM) and neural network (NNT) were used as the machine learning models, and sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) from the receiver operating characteristic curves were determined for diagnostic performances.
Results
The AUC values in the test group were 0.893, 0.929, and 0.679 for the SVM models with 0 + 3-, 0-, and 3-mm margins, respectively. The AUC values in the test group were 0.905, 0.952, and 0.821 for the NNT models with 0 + 3-, 0-, and 3-mm margins, respectively.
Conclusions
Radiomics analysis and machine learning models using ultrasonographic images of pre-treated tongue cancer with a hypoechoic area (0-mm margin) could be the best models to predict late cervical lymph node metastasis.

Advances in knowledge
This study makes a significant contribution to the tongue cancer treatment because radiomics analysis and machine learning models using ultrasonographic images of before the primary treatment for the tongue cancer could predict late cervical lymph node metastasis with high accuracy.
言語 en
出版者
出版者 Oxford University Press
言語 en
日付
日付 2026-03-21
日付タイプ Available
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 http://dx.doi.org/10.1093/dmfr/twaf016
書誌情報 en : DENTOMAXILLOFACIAL RADIOLOGY

p. none, 発行日 2025-03-21
備考
言語 en
値 The full-text file will be made open to the public on [21 March 2026] in accordance with publisher's 'Terms and Conditions for Self-Archiving'
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Ver.1 2025-06-02 04:40:59.462442
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