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SCIE
SCOPUS
CT-Based Radiomics Signature for Preoperative Prediction of Coagulative Necrosis in Clear Cell Renal Cell Carcinoma
저자
Xu Kai (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Liu Lin (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Li Wenhui (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China.) ; Sun Xiaoqing (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Shen Tongxu (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Pan Feng (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Jiang Yuqing (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Guo Yan (Life Sciences, GE Healthcare, China, Shenyang, China.) ; Ding Lei (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) ; Zhang Mengchao (Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China.) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
670-683(14쪽)
KCI 피인용횟수
3
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Objective: The presence of coagulative necrosis (CN) in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) indicates a poor prognosis, while the absence of CN indicates a good prognosis. The purpose of this study was to build and validate a radiomics signature based on preoperative CT imaging data to estimate CN status in ccRCC.
Materials and Methods: Altogether, 105 patients with pathologically confirmed ccRCC were retrospectively enrolled in this study and then divided into training (n = 72) and validation (n = 33) sets. Thereafter, 385 radiomics features were extracted from the three-dimensional volumes of interest of each tumor, and 10 traditional features were assessed by two experienced radiologists using triple-phase CT-enhanced images. A multivariate logistic regression algorithm was used to build the radiomics score and traditional predictors in the training set, and their performance was assessed and then tested in the validation set. The radiomics signature to distinguish CN status was then developed by incorporating the radiomics score and the selected traditional predictors. The receiver operating characteristic (ROC) curve was plotted to evaluate the predictive performance.
Results: The area under the ROC curve (AUC) of the radiomics score, which consisted of 7 radiomics features, was 0.855 in the training set and 0.885 in the validation set. The AUC of the traditional predictor, which consisted of 2 traditional features, was 0.843 in the training set and 0.858 in the validation set. The radiomics signature showed the best performance with an AUC of 0.942 in the training set, which was then confirmed with an AUC of 0.969 in the validation set.
Conclusion: The CT-based radiomics signature that incorporated radiomics and traditional features has the potential to be used as a non-invasive tool for preoperative prediction of CN in ccRCC.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-11-15 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Radiological Society -> The Korean Society of Radiology | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.61 | 0.46 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.93 | 0.84 | 0.494 | 0.06 |
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