局所進行直腸癌におけるnCRT応答を予測するRadioPathomics人工知能モデル (RPAI-pCR)

これは、放射線パソミクス人工知能 (AI) システムの検証のための多施設共同前向き観察臨床研究です。 病理学的に直腸腺癌と診断され、強化磁気共鳴画像法（MRI）によって遠隔転移のない臨床的II-III病期と定義された患者は、孫文大学の第6付属病院、昆明医療の第3付属病院から登録されます。大学とサー ラン ラン ショー病院は、浙江大学医学部に所属しています。 すべての参加者は、同時ネオアジュバント化学放射線療法（nCRT）、全直腸間膜切除術（TME）手術、補助化学療法など、非常に標準的な治療プロトコルに従う必要があります。 MRI および生検検査は、nCRT の前に完了する必要があり、画像は、経験豊富な放射線科医および病理学者による腫瘍の関心領域 (ROI) の手動描写の対象となります。 その後、概説された MRI および生検スライド画像は、個々の患者の予測応答 (「予測病理学的完全奏効 (pCR)」対「予測非 pCR」) を生成するために放射線病理学 AI システムに採用されますが、実際の応答 ( 「pCR として病理学的に確認された」対「非 pCR として病理学的に確認された」) は、手術で切除された標本で診断されます。 予測された応答と真の病理学的応答を比較することにより、研究者は、予測精度、特異性、感度、および受信者動作特性 (ROC) 曲線の曲線下面積 (AUC) を計算します。 この研究は、局所進行直腸癌患者のさらなる精密治療を促進する nCRT の前に非 pCR 個人から pCR 候補を識別するための放射線パソミクス AI システムの高精度と堅牢性を検証することを目的としています。