Радиомика для предоперационной дифференциации кист челюсти: многоцентровое исследование ML

Кистозные поражения челюстной кости включают одонтогенные опухоли и неопухолевые кистозные поражения, возникающие внутри челюстной кости, причем среди первых наиболее распространена амелобластома, а среди вторых - одонтогенные и неодонтогенные кисты. В настоящее время направленность лечения различных типов кистозных поражений челюстных костей различна. Амелобластомы, которые могут рецидивировать и метастазировать, в первую очередь лечат хирургическим иссечением, тогда как кистозные поражения в более широком смысле лечат с помощью таких процедур, как выскабливание и марсупиализация. Поэтому точная предоперационная дифференциальная диагностика различных поражений челюстной кости и последующий выбор соответствующих планов лечения имеют решающее значение для достижения оптимальных результатов лечения пациентов. Неправильный выбор лечения может отсрочить развитие заболевания или привести к чрезмерному лечению, влияя на качество жизни пациента. В настоящее время все еще отсутствует объективный и точный протокол стандартной и дифференциальной диагностики для лечения кистозных поражений челюстной кости, что делает создание объективной и научной модели предоперационного диагностического прогнозирования важным клиническим значением. В предыдущих исследованиях мы успешно разработали эффективную прогностическую диагностическую модель путем интеграции методов машинного обучения с радиомикроными компьютерной томографии (КТ), достигнув максимального значения AUC>0,8, что указывает на хорошую прогностическую эффективность и клиническую референтную ценность. В текущем исследовании мы стремимся провести многоцентровое проспективное исследование машинного обучения, чтобы еще больше повысить прогностические диагностические характеристики модели и помочь в клинической диагностике и лечении.

Это исследование представляет собой многоцентровое проспективное исследование с использованием машинного обучения, в котором приняли участие 300 пациентов с кистозными поражениями челюстных костей в 12 центрах, как указано в списке сотрудничающих учреждений. Основываясь на нашем предыдущем исследовании реальных условий диагностики и лечения в каждом исследовательском центре, мы планируем использовать различные типы данных визуализации для группировки в соответствии с проведенными визуализирующими исследованиями, а также стандартизировать обработку данных визуализации из разных подразделений и типов для последующих исследований. работа. Мемориальный госпиталь Сунь Ятсена Университета Сунь Ятсена будет служить главным центром, а другие учреждения — подцентрами. Конкретная группировка выглядит следующим образом: группа спиральной КТ включает шесть больниц общего профиля; В группу конусно-лучевой КТ (КЛКТ) входят одна больница общего профиля и пять специализированных стоматологических больниц.

В ходе исследования, после набора пациентов, соответствующих критериям включения, мы будем собирать данные челюстно-лицевой компьютерной томографии, импортировать их в программное обеспечение (LIFEx версия 6.30) и очерчивать область интереса (ROI). Радиомические характеристики в пределах рентабельности инвестиций будут извлечены с помощью программного обеспечения Pyradiomics, выбраны и использованы для предоперационных диагностических прогнозов с использованием существующей модели. После хирургического лечения патологические результаты поражений будут отслеживаться и регистрироваться. Если позволяют условия, прогностическую эффективность модели можно дополнительно оптимизировать поэтапно в ходе исследования или можно попытаться методологическую корректировку и реконструкцию прогностической модели использовать все доступные данные для достижения более идеального предоперационного диагностического прогноза.