Połączenie obrazowania ultradźwięków i rezonansu magnetycznego w celu inteligentnego zaplanowania wysoce konformalnego pola termicznego ablacji dla raka wątrobowokomórkowego

Ablacja termiczna jest ważnym minimalnie inwazyjnym leczeniem raka wątrobowokomórkowego (HCC), ale lokalny progresja guza (LTP) po ablacji ogranicza skuteczność i status technologii ablacji i poważnie zagraża przeżyciu pacjentów. Niewystarczające pokrycie pola termicznego jest ważnym czynnikiem występowania LTP. Obecne planowanie pola termicznego opiera się na konturach nowotworów i doświadczeniu lekarza, a margines bezpieczeństwa jest jednolity. Dlatego nie może poradzić sobie z problemem niewystarczającego pokrycia pola termicznego spowodowanego różnymi możliwościami inwazji różnych guzów i różnych części tego samego guza. Projekt ten zamierza zintegrować ultradźwięki w skali szarości, ultradźwięki z kontrastem, obrazowanie rezonansu magnetycznego i informacje kliniczne HCC poprzez głęboką analizę korelacji kanonicznej; Podsumuj wcześniejszą znajomość czynników ryzyka LTP w poprzednich badaniach i wykonaj analizę łączącą indywidualne dane przypadków i wspólne wnioski za pomocą wykresu wiedzy; interpretacyjnie przewidują ryzyko LTP i lokalizacje LTP wysokiego ryzyka poprzez przewidywanie linków; Dokładnie przewiduj margines bezpieczeństwa ablacji wymagany dla różnych części guzów za pośrednictwem sieci neuronowej grafu i osiągaj wysoce konformalne planowanie pola termicznego w oparciu o różne możliwości inwazji, aby zminimalizować ryzyko HCC LTP. Projekt wykorzystuje obrazowanie wielomodalne nowotworu i wcześniejszą wiedzę jako punkt wejścia, wykonuje wysoce konformalne planowanie pola termicznego ablacji poprzez technologię sztucznej inteligencji i stanowi nową metodę precyzyjnej ablacji.