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Updated: Sep 10, 2025
04:09
Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
8.3K
Radiomía delta derivada de resonancia magnética multifásica integrada con las características clínicas para la
Junpeng Luo1, Hao Xin2, Yandan Wang3
1Translational Medical Center of Huaihe Hospital, Henan University, No.115 West Gate Street, Kaifeng 475000 Henan province, China.
European journal of radiology
|August 24, 2025
Resumen
Una nueva puntuación delta radiómica (DRS) de RM, combinada con datos clínicos, predice con precisión la supervivencia y la recurrencia en pacientes con carcinoma hepatocelular (HCC) después de la ablación térmica.
Área de la Ciencia:
- Radiología
- En el campo de la oncología
- Análisis de imágenes médicas
Sus antecedentes:
- El carcinoma hepatocelular (HCC) plantea desafíos significativos para el manejo posterior al tratamiento.
- La predicción precisa de los resultados del paciente después de la ablación térmica es crucial para la atención personalizada.
Objetivo del estudio:
- Evaluar la capacidad predictiva de una puntuación radiómica delta (DRS) derivada de una resonancia magnética con contraste multifásico.
- Evaluar la combinación de DRS con factores clínicos para pronosticar la supervivencia global (OS) y la supervivencia sin recurrencia (RFS) en pacientes con CHC después de la ablación térmica.
Principales métodos:
- Análisis retrospectivo de 415 pacientes con CHC de dos instituciones sometidas a resonancia magnética con aumento de contraste en varias fases y ablación térmica.
- Extracción de las características radiómicas delta mediante la comparación de las fases de resonancia magnética con y sin contraste.
- Desarrollo de modelos de Bosque aleatorio de supervivencia (RSF) que integren DRS con características clínicas (TBS, BCLC, CNLC) para la predicción de la supervivencia.
Principales resultados:
- Los modelos RSF que incorporan DRS y datos clínicos mostraron un fuerte rendimiento predictivo para OS y RFS en las cohortes de validación interna y externa.
- El área bajo la curva (AUC) para las predicciones de OS osciló entre 0,71 y 0,83, con índices de concordancia (índices C) de 0,69 a 0,83.
- El AUC para las predicciones de RFS osciló entre 0,71 y 0,91, con índices C de 0,68 a 0,71, lo que demuestra la robustez del modelo y la utilidad clínica.
Conclusiones:
- La radiomía delta captura efectivamente la heterogeneidad y la dinámica del tumor de la resonancia magnética multifásica.
- El DRS integrado y los modelos clínicos proporcionan predicciones precisas para la recurrencia de HCC y la supervivencia a largo plazo después de la ablación.
- Este enfoque ofrece una herramienta práctica para la estratificación del riesgo y el tratamiento personalizado de los pacientes con CHC.
