Aivokasvainten jäljittäminen syvän ajan kautta (TRACE)

Potilaat (lapset ja aikuiset), joilla on diagnoosi (radiologinen/histopatologinen) primaarinen aivokasvain, joka on rekisteröity neuroonkologisen sairauden hoitoryhmään tammikuun 2005 ja joulukuun 2023 välisenä aikana. Noin 500-600 potilasta odotetaan olevan kelvollinen vuodessa kuvantamistietojen avulla (keskuksissamme hoidetaan vuosittain noin 500 potilasta säteilyllä säteilysuunnittelua varten saatavilla olevien TT-tietojen perusteella ja vielä 100-200 potilasta ennen leikkausta tai sen jälkeen. ). Edellä mainitulta ajanjaksolta tietoja odotetaan olevan saatavilla noin 10 000 potilaalta, mikä on tämän tutkimuksen otoskoon yläraja.

Primaarisen kasvaimen alue (tai ontelo ja jäännöskasvain, jotka osoittavat alkuperäisen sijainnin leikkauksen jälkeisille tiedoille) segmentoidaan TT:llä ja/tai MRI:llä, mikäli saatavilla. Peritumoraalinen turvotus suljetaan pois segmentoidulta alueelta. Segmentointi tehdään manuaalisesti noin 200–500 potilaan kohortissa. Myöhemmin koneoppimisalgoritmia, kuten 3D U-verkkoa tai syvään oppimiseen perustuvaa tekniikkaa, koulutetaan lähtötiedoilla (ja validoidaan seuraavilla 100–200 potilaalla algoritmin tarkkuuden ja kestävyyden arvioimiseksi) suurten laitteiden nopeaa käyttöönottoa ja segmentointia varten. tietojoukko. Kun aivokasvainalueet on tunnistettu koko populaatiosta, luodaan tiheyskartat, jotka osoittavat kasvainten sijainnin kvantitatiivisessa asteikossa potilaan iän mukaan diagnoosin aikana (ikä vuosina jatkuvana datana ja kategorisena datana, eli ikäryhminä, esim. imeväiset, lapset, teini-ikäiset, nuoret. aikuiset ja vanhukset). Luotuja tiheyskarttoja verrataan selkärankaisten aivojen alueiden alueisiin (avoin saatavilla olevalla kirjallisuudella) lajikohtaisesti geologisen mittakaavan/syvyyden aikayksiköiden suhteen, esim. 10-50 miljoonan vuoden yksiköissä. Samoin kallon luullinen anatomia erotetaan TT- ja/tai MRI-tiedoista (käyttämällä tekniikoita, kuten ikkunan intensiteetin kynnysarvoja ilman segmentointia). Potilaat, joilla on vakavia kalvariaalisen kallon vikoja kohonneen kallonsisäisen paineen tai kirurgisten toimenpiteiden vuoksi, suljetaan pois kalvariaalisen antropometrian analyysistä (se on kuitenkin käytettävissä kallon pohjan anatomian arviointiin). Organisaatiomalleja analysoidaan koneoppimismalleilla ja muilla tilastollisilla malleilla, kuten Bayesin tilastoilla, ja niitä verrataan muihin julkisesti saatavilla oleviin normaaleihin ihmispopulaatioihin, joissa ei ole aivokasvaimia (mukautetaan iän, rodun mukaan), selkärankaisten/hominidien ja kädellisten fossiilitietoihin. linkin tunnistamista varten. Tiheyskarttoja ja antropometrisia tietoja verrataan koko potilaiden kohortissa, joilla on aivokasvaimet (tutkimuksesta), jotka on ositettu tekijöiden, kuten iän (kuten aiemmin mainittiin), kasvaimen sijainnin (esim. supratentoriaalinen vs. infratentoriaalinen), kasvaimen asteen (hyvänlaatuinen vs. alhainen vs korkea laatu). Tiheyskarttojen ja antropometrian tilastollinen analyysi tehdään jakamalla anonymisoituja tietoja Intian tilastoinstituutin (Geological Studies Unit ja Interdisciplinary Statistical Research Unit) vastaavien tutkimusten asiantuntijoiden kanssa.