Estratificação de dificuldade cirúrgica pré-operatória usando perfusão e consistência tumoral prevista

Os adenomas hipofisários (APs) estão entre as lesões mais prevalentes da sela túrcica, representando 10% a 25% de todas as neoplasias intracranianas. Os macroadenomas hipofisários (PMAs) são definidos com diâmetro máximo superior a 1 cm. As características do tumor são fatores-chave que influenciam a eficácia cirúrgica e as complicações dos PMAs, com perfusão e consistência tumoral identificadas como os principais fatores preditivos na literatura. As sequências convencionais fornecem informações limitadas para prever a perfusão e a consistência dos adenomas hipofisários. Sequências avançadas oferecem insights adicionais. No entanto, a eficácia da combinação de características radiômicas de sequências multiparamétricas, incorporando sequências convencionais e avançadas, ainda não foi comprovada.

Nosso objetivo é desenvolver modelos de aprendizado de máquina que combinem recursos radiômicos desenvolvidos a partir de sequências convencionais e avançadas para prever a perfusão e a consistência dos PMAs. Além disso, pretendemos demonstrar a aplicabilidade clínica desses modelos através da construção de uma estratificação MR-PIT (estratificação de dificuldade cirúrgica baseada em perfusão radiômica multiparamétrica e perfusão tumoral e consIsTency), que se correlacionou com a estratégia cirúrgica e os resultados.