Radiomika w przedoperacyjnym różnicowaniu torbieli szczęki: wieloośrodkowe badanie ML

Zmiany torbielowate kości szczęki obejmują guzy zębopochodne i nienowotworowe zmiany torbielowate występujące w obrębie kości szczęki, przy czym wśród tych pierwszych najczęstszy jest szpiczak wielopostaciowy, a wśród drugich torbiele zębopochodne i niezębogenne. Obecnie zakres leczenia jest różny w przypadku różnych typów zmian torbielowatych kości szczęki. Szpiczaki, które mogą nawracać i dawać przerzuty, leczy się przede wszystkim poprzez wycięcie chirurgiczne, podczas gdy zmiany torbielowate leczy się szerzej za pomocą zabiegów takich jak łyżeczkowanie i marsupializacja. Dlatego dokładna przedoperacyjna diagnostyka różnicowa różnych zmian w kościach szczęki i późniejszy dobór odpowiedniego planu leczenia ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia optymalnych wyników leczenia pacjenta. Niewłaściwy wybór leczenia może opóźnić wystąpienie choroby lub prowadzić do nadmiernego leczenia, wpływając na jakość życia pacjenta. Obecnie nadal brakuje obiektywnego i dokładnego standardu oraz protokołu diagnostyki różnicowej leczenia zmian torbielowatych kości szczęki, co sprawia, że ​​ustalenie obiektywnego i naukowego modelu predykcji diagnostyki przedoperacyjnej ma istotne znaczenie kliniczne. W poprzednich badaniach z powodzeniem opracowaliśmy skuteczny model diagnostyki predykcyjnej poprzez integrację technik uczenia maszynowego z radiomiką tomografii komputerowej (CT), osiągając maksymalną wartość AUC > 0,8, co wskazuje na dobrą skuteczność predykcyjną i kliniczną wartość referencyjną. W bieżącym badaniu naszym celem jest przeprowadzenie wieloośrodkowego, prospektywnego badania dotyczącego uczenia maszynowego, aby jeszcze bardziej poprawić skuteczność diagnostyki predykcyjnej modelu oraz pomóc w diagnostyce klinicznej i leczeniu.

Badanie to zaprojektowano jako wieloośrodkowe, prospektywne badanie oparte na uczeniu maszynowym, obejmujące 300 pacjentów z torbielowatymi zmianami w kości szczęki w 12 ośrodkach, zgodnie z listą współpracujących instytucji. Bazując na wcześniejszych badaniach rzeczywistych warunków diagnostycznych i leczniczych w poszczególnych ośrodkach naukowych, planujemy wykorzystać różne rodzaje danych obrazowych do grupowania według przeprowadzonych badań obrazowych oraz ujednolicić przetwarzanie danych obrazowych z różnych jednostek i typów do kolejnych praca. Szpital Sun Yat-sen Memorial Hospital Uniwersytetu Sun Yat-sen będzie pełnił rolę głównego ośrodka, a inne instytucje będą pełnić rolę ośrodków podrzędnych. Konkretna grupa jest następująca: grupa spiralnej CT obejmuje sześć szpitali ogólnych; grupa tomografii komputerowej z wiązką stożkową (CBCT) obejmuje jeden szpital ogólny i pięć specjalistycznych szpitali stomatologicznych.

W trakcie badania, po włączeniu pacjentów spełniających kryteria włączenia, będziemy zbierać dane z obrazowania CT szczękowo-twarzowej, importować je do oprogramowania (LIFEx wersja 6.30) i wyznaczać obszar zainteresowania (ROI). Cechy radiomiczne w obszarze ROI zostaną wyodrębnione za pomocą oprogramowania Pyradiomics, wybrane i wykorzystane do przedoperacyjnych przewidywań diagnostycznych przy użyciu istniejącego modelu. Po leczeniu chirurgicznym będą śledzone i rejestrowane patologiczne skutki zmian. Jeśli pozwalają na to warunki, skuteczność predykcyjną modelu można dalej optymalizować etapami w trakcie badania lub można podjąć próbę dostosowań metodologicznych i rekonstrukcji modelu predykcyjnego przy użyciu wszystkich dostępnych danych, aby uzyskać bardziej idealne przewidywania diagnostyczne przedoperacyjne.