人工知能強化型光干渉断層撮影（AI-OCT）による基底細胞癌の術前切除縁検出

基底細胞癌（BCC）は最も一般的なヒトの悪性腫瘍であり、毎年約200万人のアメリカ人に影響を与えています。 モース顕微鏡手術（MMS）は、連続的な切除によって組織を除去します。 より正確な初期腫瘍辺縁評価により必要な切除段階数を減らすことができれば、MMSの費用を削減できる可能性があります。

この観察研究の目的は、人工知能アルゴリズムと併用した光干渉断層撮影（OCT）が、MMS前の表在性BCC辺縁の検出において正確であるかどうかを調査することです。 また、この研究は、AI-OCT誘導下での辺縁描画がMMSの段階数を削減できるかどうかを判断することを目指しています。

研究者はまず、BCCを正確に検出する方法としてAI-OCTを検証することに焦点を当てます。 その後、追跡研究で誘導下での術前辺縁描画について検討します。