간경변증 환자의 문맥압항진증에 대한 새로운 이미징 기반 정량적 모델 지원 감지(CHESS2104)

중국은 세계에서 가장 심각한 간 질환 부담을 겪고 있습니다. 만성 간질환의 수는 4억 개가 넘는다. 바이러스성 간염, 알코올성 간염, 대사성 지방간염 등은 간경화로 진행될 수 있어 국민 건강을 크게 위협한다. 문맥압항진증은 간경변증 환자의 임상적 예후와 상관관계가 있는 중요한 위험인자이다. 중국(2018)의 간정맥압 구배의 임상 적용에 대한 합의에 따르면 간정맥압 구배(HVPG)가 10,12,16,20mmHg보다 크면 간경화 문맥압항진증 환자의 다른 결과를 상응하게 예측합니다. 간경변증에서 문맥압항진증에 대한 위험도 계층화 체계를 구축하고 맞춤형 관리를 시행하는 것은 큰 의미가 있다. HVPG는 문맥 고혈압을 진단하고 모니터링하기 위한 보편적인 금본위제로서 침습성으로 인해 임상 적용에 대한 제한이 있습니다. HVPG의 예측을 달성하기 위한 새롭고 비침습적이며 정확하고 편리한 방법을 구성하는 방법은 간경변증에서 문맥압항진증 관리에 있어 중요한 일반적인 문제입니다.

방사성학 기술의 발전은 위에서 언급한 임상 문제를 해결하기 위한 접근 방식을 제공합니다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 하는 radiomics는 임상 또는 유전 데이터와 함께 암호화된 의료 이미지에서 마이닝 가능한 고해상도 및 정량적 기능을 활용하여 증거 기반 의사 결정 지원 시스템을 생성하여 진단, 치료 효과 평가 및 예후 예측. 이 프로젝트에서는 간경변의 고혈압 관리를 위한 위험 계층화 시스템 개발을 목표로 표준 치료 데이터베이스를 구축하고 radiomics 도구를 활용하여 의사 결정 시스템을 구축할 것입니다. 우리는 고혈압 분류 예측을 위한 장기 및 혈관 분할, 방사성 특징 선택 및 서명 구축을 담당하고 데이터베이스 관리, HVPG 위험 계층화 응용 모듈, 예측 결과 프레젠테이션을 포함한 4개의 모듈을 통합하는 프로토타입 시스템 개발을 수행할 것입니다. 모듈 및 예후 정보 큐레이션 모듈. 이 프로젝트는 기계 학습 알고리즘 최적화 및 프로토타입 시스템 개발이라는 두 가지 측면에 초점을 맞춰 간 질환의 정밀 의학을 촉진할 것입니다.