局所進行直腸癌の腫瘍退縮等級を予測する RadioPathomics 人工知能モデル (RPAI-TRG)

これは、放射線パソミクスに統合された人工知能 (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、遠隔転移のない臨床的II-III病期と定義された患者は、中山大学の第6付属病院、昆明医科大学の第3付属病院、およびSir Run Run Shaw Hospital Affiliatedから登録されます。浙江大学医学部による。 すべての参加者は、ネオアジュバント同時化学放射線療法（nCRT）、全直腸間膜切除術（TME）手術、および補助化学療法を含む標準治療プロトコルに従う必要があります。 各患者の磁気共鳴画像法 (MRI) および生検ヘマトキシリン & エオシン (H&E) 染色スライドの画像は、nCRT 治療の前に入手できる必要があります。 これらの画像内の腫瘍領域は、経験豊富な放射線科医と病理学者によって手動で描写されます。 さらに、概説された画像は放射線パソミクス AI システムに提示され、各参加者を特定の腫瘍回帰グレーディング (TRG) カテゴリに分類します。 ここでは、癌に関する米国合同委員会および米国病理学会 (AJCC/CAP) の 4 カテゴリー TRG システムが標準として使用されています。 各参加者の実際の TRG カテゴリは、TME 手術後の病理学的評価に基づいて確認されます。 予測された TRG と実際の TRG カテゴリを比較することにより、研究者は予測の精度、特異性、感度、および F1 スコアを計算します。 この研究は、nCRT 投与前に病理学的 TRG を予測するための信頼性が高く堅牢な AI システムを開発することを目的としており、局所進行直腸癌患者の応答に基づく精密治療を促進します。