Studio osservazionale prospettico per prevedere la mucosite orale grave associata alla chemioradioterapia nel carcinoma rinofaringeo basato sul deep learning

L'obiettivo di questo studio osservazionale è applicare il metodo DL basato sulla CNN per estrarre le informazioni spaziali tridimensionali della distribuzione della dose IMRT per prevedere la probabilità di insorgenza di grave mucosite orale indotta da radioterapia e chemioterapia (SRCOM) e confrontarla con un modello basato sulla dosimetria, NTCP o doseomica per migliorare l’accuratezza della previsione della SRCOM, guidando così la progettazione della pianificazione clinica, riducendo la probabilità di insorgenza dell’OM e può avere il potenziale valore di prevenire gravi complicanze e migliorare la qualità della vita nei pazienti con carcinoma nasofaringeo.