Radiômica para diferenciação pré-operatória de cisto na mandíbula: um estudo multicêntrico de ML

As lesões císticas do maxilar incluem tumores odontogênicos e lesões císticas não tumorais que ocorrem no osso maxilar, sendo o ameloblastoma o mais comum entre os primeiros, e os cistos odontogênicos e não odontogênicos entre os últimos. Atualmente, o foco do tratamento varia para diferentes tipos de lesões císticas dos maxilares. Os ameloblastomas, que podem recorrer e metastatizar, são tratados principalmente com excisão cirúrgica, enquanto as lesões císticas são tratadas mais amplamente com procedimentos como curetagem e marsupialização. Portanto, o diagnóstico diferencial pré-operatório preciso de várias lesões ósseas maxilares e a subsequente seleção de planos de tratamento apropriados são cruciais para alcançar resultados ideais para os pacientes. Escolhas de tratamento inadequadas podem atrasar o quadro ou levar ao tratamento excessivo, afetando a qualidade de vida do paciente. Atualmente, ainda falta um protocolo de diagnóstico diferencial e padrão objetivo e preciso para o tratamento de lesões císticas da mandíbula, tornando o estabelecimento de um modelo objetivo e científico de predição do diagnóstico pré-operatório de importância clínica significativa. Em pesquisas anteriores, desenvolvemos com sucesso um modelo de diagnóstico preditivo eficaz, integrando técnicas de aprendizado de máquina com radiômica de tomografia computadorizada (TC), alcançando um valor máximo de AUC> 0,8, indicando bom desempenho preditivo e valor de referência clínica. No estudo atual, pretendemos conduzir um estudo multicêntrico e prospectivo de aprendizado de máquina para melhorar ainda mais o desempenho do diagnóstico preditivo do modelo e auxiliar no diagnóstico clínico e tratamento.

Este estudo foi concebido como um estudo multicêntrico e prospectivo de aprendizado de máquina, envolvendo 300 pacientes com lesões císticas na mandíbula em 12 centros, conforme detalhado na lista de instituições colaboradoras. Com base em nossa investigação anterior das condições reais de diagnóstico e tratamento em cada centro de pesquisa, planejamos utilizar diferentes tipos de dados de imagem para agrupamento de acordo com os exames de imagem realizados e padronizar o processamento de dados de imagem de diferentes unidades e tipos para posterior trabalhar. O Hospital Memorial Sun Yat-sen da Universidade Sun Yat-sen servirá como centro principal, com outras instituições como subcentros. O agrupamento específico é o seguinte: o grupo de tomografia helicoidal inclui seis hospitais gerais; o grupo de tomografia computadorizada de feixe cônico (CBCT) inclui um hospital geral e cinco hospitais odontológicos especializados.

Durante o estudo, após inscrever os pacientes que atendem aos critérios de inclusão, iremos coletar dados de imagens de TC maxilofaciais, importá-los para o software (LIFEx versão 6.30) e delinear a região de interesse (ROI). As características radiômicas dentro do ROI serão extraídas usando o software Pyradiomics, selecionadas e usadas para previsões de diagnóstico pré-operatório com o modelo existente. Após o tratamento cirúrgico, os resultados patológicos das lesões serão rastreados e registrados. Se as condições permitirem, o desempenho preditivo do modelo pode ser otimizado ainda mais em fases durante o estudo, ou ajustes metodológicos e reconstruções do modelo preditivo podem ser tentados usando todos os dados disponíveis para alcançar uma previsão diagnóstica pré-operatória mais ideal.