자기공명과 초음파 영상 융합을 통한 수술 중 신경교종 신속진단

배경:

신경교종 절제 범위는 환자의 생존과 직결되며, 최대한의 안전한 절제를 달성하기 위해 다중 영상 및 분자 병리 이미징 방법의 조합이 개발되었습니다. 본 연구에서는 수술 전 자기공명영상, 수술 중 초음파, 분자유전자형의 3가지 데이터를 수집 및 조합하여 인공지능 영상모델을 구축하여 최대한 안전한 절제를 달성하고 환자의 생명을 연장하고자 한다.

목표:

최대한의 안전한 절제라는 목표를 달성하기 위해 신경교종의 두 가지 중요한 과학적 과제를 해결하기 위해 영상기반 분자가시화 기법과 수술 중 초음파와 수술 전 자기공명영상을 결합한 통합 유도 기법을 순차적으로 시행할 계획이다. 분자 경계 시각화 및 수술 중 실시간 분자 진단. 또한 신경외과 의사가 분자 수준에서 완전한 신경교종 절제를 달성하여 환자 생존 시간을 최대화하고 신경교종 치료를 개선하는 또 다른 효과적인 접근 방식을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

프로세스:

참가자는 수술 전에 정보에 입각한 동의서를 읽고 실험 그룹에 참여할지 여부를 자발적으로 결정합니다. 자기 공명 영상, 초음파 영상 및 초음파 고주파 신호를 얻기 위해 수술 전 자기 공명 영상 및 수술 중 초음파를 받게됩니다. 수술 후 환자의 종양 조직 샘플은 isocitrate dehydrogenase (IDH), telomerase reverse transcriptase promoter (TERTp), short arm 1번 염색체 및 19번 염색체의 long arm (1p)과 같은 다중 분자 진단 결과를 얻기 위해 전문 유전자 검사를 받게 됩니다. /19q), 외. 또한 그들의 영상 데이터, 유전자형 데이터, 임상 병력 데이터 및 병리 데이터는 실험 연구에 사용됩니다.

각 환자로부터 수집된 데이터는 다음과 같은 세 단계로 수행됩니다.

1. 신경아교종에 대한 양식 전반에 걸친 수술 중 초음파 및 수술 전 MRI 탐색의 이미지 변환 및 정렬.
2. 구조적 경계에서 분자 경계에 이르는 IDH1/2 유전자 돌연변이의 다중 양식 이미징.
3. 분자 경계 가시화에 대한 응용 연구. 위의 모든 정보는 인공 지능 모델을 구축하기 위해 요약되어 Fudan University에 전달됩니다.

기존의 골드 스탠다드 신경교종 절제술과 비교하여 본 연구는 수술 중 IDH 유전자형 식별을 위해 수술 중 초음파, 수술 중 다점 종양 표본 샘플링을 추가하고 관련 분자 영상 데이터, MRI 데이터, 수술 중 초음파 데이터, 임상 사례 데이터 및 병리학을 수집할 예정입니다. 수술 후 환자의 데이터. 수술 중 초음파는 수술 시간이나 감염 위험을 추가하지 않고 비침습적이고 실시간이며 신속합니다.