Fusando ultrassom e ressonância magnética para planejar inteligentemente o campo térmico de ablação altamente conforme para carcinoma hepatocelular

A ablação térmica é um tratamento minimamente invasivo importante para o carcinoma hepatocelular (CHC), mas a progressão do tumor local (LTP) após a ablação restringe a eficácia e o status da tecnologia de ablação e ameaça seriamente a sobrevida do paciente. A cobertura insuficiente do campo térmico é um fator importante na ocorrência de LTP. O planejamento atual de campo térmico depende de contornos do tumor e experiência médica, e a margem de segurança é uniforme. Portanto, não pode lidar com o problema de cobertura insuficiente do campo térmico causado pelas diferentes capacidades de invasão de diferentes tumores e diferentes partes do mesmo tumor. Este projeto pretende analisar integrativamente o ultrassom em escala cinza, ultrassom com contraste, ressonância magnética e informações clínicas do CHC por meio de análise de correlação canônica profunda; Resuma o conhecimento prévio dos fatores de risco de LTP em estudos anteriores e realize análises conjuntas dados de casos individuais e conclusões comuns por meio do gráfico de conhecimento; Preveja interpretativamente o risco de LTP e os locais de LTP de alto risco através da previsão de links; prevendo com precisão a margem de segurança de ablação necessária para diferentes peças tumorais através da rede neural gráfica e obtenha um planejamento de campo térmico altamente conformado com base em diferentes recursos de invasão para minimizar o risco de LTP do HCC. O projeto aproveita a imagem multimodal do tumor e o conhecimento prévio como ponto de entrada, realiza um planejamento altamente conforme do campo térmico de ablação através da tecnologia de inteligência artificial e fornece um novo método para ablação precisa.