基于MRl和人工智能的眼眶肿瘤风险分层

尽管眼眶肿瘤比其他眼部相关疾病不太常见，但它们对患者极为不利。 它们不仅会导致身体毁容，还会导致功能障碍，例如视力下降和眼球运动受限。 眼眶肿瘤可分为良性和恶性，其生物学行为、治疗方法、结果和预后存在显着差异，这使得鉴别诊断和治疗选择的过程变得复杂。 对于恶性病变，由于病理类型和阶段不同，患者的治疗方案和预后也不同。 因此，临床迫切需要设计出眼眶肿瘤的准确诊断方法。 多参数磁共振成像（mp-MRI）目前是诊断眼眶肿瘤的领先非侵入性成像技术。 本研究以眼眶肿瘤风险分层精准诊断为中心，利用人工智能算法技术探讨MRI图像与眼眶肿瘤良恶性、恶性肿瘤组织学类型及Ki-67表达水平的鉴别诊断之间的内在联系。 旨在整合临床信息和定量MRI特征构建预测模型，帮助指导眼眶肿瘤患者的个体化诊断和治疗决策，促进人工智能技术的应用和进步。 具体而言，研究目标概述如下：

1. 利用多中心的多序列MRI数据集，建立基于深度学习的眼眶肿瘤自动分割模型，从而减少人工勾画所需的时间，有利于后续分析。
2. 利用多种机器学习算法结合多序列 MRI 数据集开发一种识别恶性和良性眼眶肿瘤的模型，旨在为区分这两种实体提供更精确的信息。
3. 利用机器学习或深度学习方法，结合定量多序列MRI特征，构建稳健的诊断模型，识别眼眶恶性肿瘤的组织学类型和Ki-67表达水平，提高检出率和准确性，从而对患者进行风险分层患有恶性眼眶肿瘤。