Создание и валидация интеллектуальной системы ультразвуковой диагностики спектра нейробластомы у детей

Нейробластические опухоли (НТ) представляют наиболее распространенные экстракраниальные солидные опухоли детского возраста, причем подавляющее большинство пациентов имеют диагноз нейробластома (НБ) — подтип, связанный с наибольшей злокачественностью и наихудшим прогнозом. Эти случаи представляют значительные трудности в клинической диагностике и ведении, часто приводя к неблагоприятным исходам. Гистопатологическое исследование остается золотым стандартом для окончательной диагностики и классификации. Однако этот метод является инвазивным, сопряжен с риском осложнений, а его диагностическая точность зависит от опыта оператора и места взятия биопсии. Хотя медицинская визуализация позволяет проводить неинвазивную оценку опухолей, она в основном полагается на субъективную зрительную интерпретацию врачами, что приводит к ограниченной точности и воспроизводимости при дифференциации различных подтипов НТ.

Радиомика — новый подход анализа изображений на основе искусственного интеллекта, позволяющий проводить высокопроизводительное извлечение, анализ и количественную оценку особенностей изображений с помощью автоматических алгоритмов, раскрывая огромные объемы субвизуальной информации. Она показала значительные перспективы в дифференциальной диагностике, оценке лечения и прогнозировании исходов опухолей. Современные исследования радиомики нейробластомы находятся на ранних стадиях, большинство исследований сосредоточено на таких модальностях, как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и позитронно-эмиссионная томография-компьютерная томография (ПЭТ-КТ), в то время как исследования ультразвуковой радиомики остаются неизученными.

Ультрасонография благодаря своим уникальным преимуществам — отсутствию ионизирующего излучения, динамической визуализации в реальном времени, удобству проведения и низкой стоимости — стала предпочтительным методом визуализации для скрининга и наблюдения опухолей у детей. Поэтому интеграция радиомики и ультрасонографии для разработки интеллектуальной диагностической системы, способной неинвазивно и точно оценивать НТ, имеет значительную клиническую ценность и трансляционный потенциал. Такая система могла бы облегчить точную предоперационную классификацию, стратификацию риска пациентов и поддержку принятия клинических решений.

Цель данного исследования — создание и валидация интеллектуальной ультразвуковой диагностической системы для нейробластических опухолей у детей на основе ультразвуковых радиомических признаков, как указано ниже:

1. Построить прогностическую модель для нейробластических опухолей (НТ) у детей на основе ультразвуковых изображений, обеспечивающую автоматическую дифференциальную диагностику нейробластомы (НБ), ганглионейробластомы (ГНБ) и ганглионевромы (ГН).
2. На основе патологической классификации интегрировать клинико-патологические особенности для создания мультимодальной модели слияния. Основное внимание уделяется выявлению пациентов высокого риска, прогнозированию метастазирования в костный мозг и оценке исходов лечения, предоставляя справочную основу для принятия клинических решений.
3. Интегрировать предыдущие результаты исследований для построения комплексной интеллектуальной ультразвуковой диагностической системы, объединяющей патологическую классификацию, стратификацию риска и оценку прогноза, обеспечив систематическую и интеллектуальную оценку пациентов с НТ для помощи в клинической стратификации риска и принятии решений по индивидуальному лечению.