術前顎嚢胞分化のためのラジオミクス: 多施設 ML 研究

顎骨嚢胞性病変には、顎骨内に発生する歯原性腫瘍と非腫瘍性嚢胞性病変があり、前者ではエナメル芽腫が最も多く、後者では歯原性嚢胞と非歯原性嚢胞があります。 現在、治療の焦点は顎骨嚢胞性病変の種類によって異なります。 再発や転移の可能性があるエナメル芽腫は主に外科的切除で治療されますが、嚢胞性病変は掻爬や有袋化などの処置でより広範囲に治療されます。 したがって、さまざまな顎骨病変の正確な術前鑑別診断とその後の適切な治療計画の選択は、患者の最適な転帰を達成するために非常に重要です。 不適切な治療法を選択すると、症状が遅れたり過剰治療につながったりして、患者の生活の質に影響を与える可能性があります。 現時点では、顎骨嚢胞性病変の治療のための客観的かつ正確な標準および鑑別診断プロトコルがまだ不足しているため、客観的で科学的な術前診断予測モデルの確立は臨床的に非常に重要です。 以前の研究では、機械学習技術とコンピューター断層撮影 (CT) ラジオミクスを統合することにより、効果的な予測診断モデルの開発に成功し、最大 AUC 値 >0.8 を達成し、良好な予測性能と臨床基準値を示しました。 現在の研究では、モデルの予測診断性能をさらに強化し、臨床診断と治療を支援するために、多施設の前向き機械学習研究を実施することを目指しています。

この研究は多施設共同の前向き機械学習研究として設計されており、協力機関のリストに詳細が記載されているように、12 施設にわたる顎骨嚢胞性病変の患者 300 人が参加しています。 これまでの各研究施設における診断・治療実態の調査に基づき、画像検査に応じて異なる種類の画像データを活用してグループ化し、以降の装置や種類の異なる画像データの処理を標準化する予定です。仕事。 中山大学中山記念病院がメインセンターとなり、その他の機関がサブセンターとなる。 具体的なグループ分けは次のとおりです。スパイラル CT グループには 6 つの総合病院が含まれます。コーンビーム CT (CBCT) グループには、1 つの総合病院と 5 つの歯科専門病院が含まれています。

研究中、対象基準を満たす患者を登録した後、顎顔面の CT 画像データを収集し、ソフトウェア (LIFEx バージョン 6.30) にインポートして、関心領域 (ROI) の輪郭を描きます。 ROI 内の放射性特徴は、パイラジオミクス ソフトウェアを使用して抽出され、選択され、既存のモデルによる術前診断予測に使用されます。 外科的治療後、病変の病理学的結果が追跡および記録されます。 条件が許せば、研究中に段階的にモデルの予測パフォーマンスをさらに最適化することも、利用可能なすべてのデータを使用して予測モデルの方法論的な調整と再構築を試みて、より理想的な術前診断予測を達成することもできます。