基于ViT的内异质性的量化,用于预测多次切除后HCC的早期复发
Ke Zhang1, Jinyu Ru2,3, Wenbo Wang4
1Department of Ultrasound Medicine, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China.
概括
一个新的模型准确地预测了切除后肝细胞癌 (HCC) 患者的早期复发. 这种基于视觉变压器的定量内异质性 (ViT-Q-ITH) 模型整合了成像和临床数据,以改善风险评估.
科学领域:
- 放射学和瘤学 放射学和瘤学
- 医学成像分析 医学成像分析
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 切除后肝细胞癌 (HCC) 复发是一个重大的临床挑战.
- 准确预测早期复发 (ER) 对优化HCC患者的治疗策略至关重要.
- 目前评估ER风险的方法往往缺乏准确性,需要新的方法.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测HCC患者ER的定量内异质性 (ITH) 模型.
- 为了评估ER的风险,使用治疗前的多式成像,在废除疗法之前.
- 将临床放射学因素与ITH特征集成为一个全面的预测模型.
主要方法:
- 一项涉及633名HCC患者的多中心研究,这些患者接受了各种废除技术 (RFA,MWA,LA,IRE).
- 从超声波和MRI数据中提取基于视觉变压器的定量ITH (ViT-Q-ITH) 特性.
- 开发一个结合模型,整合临床-放射学得分和ViT-Q-ITH特征,在多个队伍中验证.
主要成果:
- 综合模型在培训,内部验证和外部测试队列 (AUC从0.82到0.99) 中表现出良好的ER预测性能.
- 该模型在预测不同废除方式治疗的患者复发的准确性很高,包括RFA,MWA,LA和IRE.
- 决策曲线分析证实了组合模型在预测ER方面的临床实用性和优势.
结论:
- 结合临床放射学因素和ITH特征的多式模式模型有效预测早期HCC患者的ER.
- 开发的ViT-Q-ITH模型为HCC管理中个性化风险分层和治疗规划提供了一个有前途的工具.
- 这种方法增强了复发风险的评估,有可能改善患者在废除疗法后的结果.
