肝硬変患者における門脈圧亢進症の新規イメージングベースの定量的モデル支援検出 (CHESS2104)

中国は、世界で最も重い肝疾患に苦しんでいます。 慢性肝疾患の数は 4 億人を超えています。 ウイルス性肝炎、アルコール性肝炎、代謝性脂肪性肝炎などは、肝硬変に進行する可能性があり、公衆衛生を大きく脅かしています。 門脈圧亢進症は、肝硬変患者の臨床予後と相関する重要な危険因子です。 中国における肝静脈圧勾配の臨床応用に関するコンセンサス (2018) によると、肝静脈圧勾配 (HVPG) が 10,12,16,20 mmHg を超えると、肝硬変門脈圧亢進症患者のさまざまな転帰が予測されます。 リスク層別化システムを確立し、肝硬変における門脈圧亢進症の調整された管理を実行することは非常に重要です。 門脈圧亢進症を診断および監視するための普遍的なゴールド スタンダードとして、HVPG はその侵襲性のために臨床応用の制限が残っています。 HVPG の予測を達成するための新規、非侵襲的、正確、かつ便利な方法を構築する方法は、肝硬変における門脈圧亢進症の管理における重要な一般的な問題です。

ラジオミクス技術の開発は、上記の臨床上の問題を解決するためのアプローチを提供します。 ラジオミクスは、人工知能アルゴリズムに基づいて、暗号化された医療画像からの採掘可能で高解像度の定量的特徴を、臨床データまたは遺伝子データとともに利用して、証拠に基づく意思決定支援システムを生成し、診断、治療効果の評価、治療などの臨床目標を達成します。予後予測。 本プロジェクトでは、肝硬変における高血圧管理のリスク層別化システムの開発を目指し、標準治療データベースを構築し、ラジオミクスツールを活用して意思決定システムを構築します。 臓器・血管セグメンテーション、ラジオミクス特徴選択、高血圧分類予測用シグネチャ構築を担当し、データベース管理、HVPGリスク層別化アプリケーションモジュール、予測アウトカム提示の4つのモジュールを統合したプロトタイプシステムの開発を実現します。モジュール、および予後情報キュレーション モジュール。 このプロジェクトでは、機械学習アルゴリズムの最適化とプロトタイプ システムの開発という 2 つの側面に焦点を当て、肝疾患の精密医療を促進します。