按摩器肌肉体积的自动评估:口腔癌的深度学习预后方法

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 萨科佩尼亚是癌症的一个负面预后因素.
• 口腔癌患者的结果受到肌肉质量的影响.
• 计算机断层扫描 (CT) 图像用于评估.

研究的目的:

• 在CT上检查麻肌肉体积 (MMV),以评估肉症.
• 确定MMV和口腔癌患者预期寿命之间的关联.
• 开发一个深度学习模型,用于自动化MMV提取和预后.

主要方法:

• 从277名口腔癌患者的CT图像中手动提取MMV.
• 手动MMV和患者预期寿命之间的相关性分析.
• 开发和验证用于自动MMV提取的深度学习模型.
• 手动与自动MMV提取方法的比较.

主要成果:

• 在手动MMV和口腔癌患者的预期寿命之间发现了显著的关联.
• 在手动和自动提取的MMV之间观察到很高的相关性.
• 使用深度学习模型自动提取的MMV与预期寿命有很强的相关性.

结论:

• 通过CT测量masseter肌肉体积来评估肉类瘤是口腔癌的宝贵预后工具.
• 开发的深度学习模型准确预测了预期寿命.
• 需要进一步验证和分析口腔外科手术中的预后因素.