수술 전 부착성 말초지방의 예측. (APF)

중요성:

수술적 치료가 필요한 신장종양 환자의 경우 접착성 신장주위지방은 외과의사가 수술 중에 직면하게 되는 실망스러운 변수이지만, 수술의 잠재적 어려움을 예측하는 데 사용되는 현재의 영상 의존 신장 형태계측 점수 시스템은 이 요소를 무시합니다. 신장 주위 지방 상태에 대한 정확한 수술 전 예측은 여전히 ​​시급한 요구 사항입니다.

목적:

컴퓨터 단층 촬영 이미지에서 파생된 신주위 지방의 방사성 특성이 신주위 지방 상태를 판단하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있는지 확인하기 위해 딥 러닝과 결합된 CT 방사성 특성을 기반으로 예측 모델을 개발하고 독립적인 코호트에서 모델의 성능을 검증합니다.

디자인, 설정 및 참가자:

이 연구에는 2020년 1월부터 2023년 9월 사이에 4개 의료 센터에서 얻은 하나의 회고적 데이터 세트와 하나의 전향적 데이터 세트가 포함되었습니다. 부분신절제술 또는 근치신절제술을 받은 성인 환자 xx명을 대상으로 일반 신장 CT 스캔을 시행했습니다. 훈련 세트, 검증 세트, 내부 테스트 세트는 길림대학교 제1병원에서 제공했고, 외부 테스트 세트는 사핑시 제1병원, 요원중앙병원, 둥펑현병원에서 제공했습니다. 이 진단 연구는 2020년 1월부터 2023년 5월까지의 단일 기관 데이터를 사용하여 신주위 지방 영역에서 이미징 오믹스 특징을 추출했습니다(독립 샘플 T-테스트, 최소 절대 수축 및 선택 연산자 로지스틱 회귀를 사용하여 최고의 이미징 오믹스 특징을 스크리닝했습니다). ). 신장 수술 전 환자의 임상 변수에 대한 단변량 및 다변량 분석을 수행하여 임상 환경에서 부착성 신장 주위 지방의 독립적인 예측 변수를 결정했습니다. 이미지 오믹스 기능만을 사용하여 예측 모델을 구축하고 이미지 오믹스 기능과 결합된 독립적인 임상 예측 변수를 사용하는 융합 예측 모델을 구축하기 위해 다양한 분류기를 사용했습니다. 두 가지 테스트 세트를 통해 성능을 검증했습니다.

주요 성과 및 조치:

이미지 오믹스 모델의 판별 성능은 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역으로 평가되었으며 결정 곡선 분석을 통해 확인되었습니다.