人工智能测量了直肠癌患者的3D lumbosacral 身体组成和临床结果
Matthew Wei1,2, Wei Hong3, Ke Cao1
1Department of Surgery, Western Precinct, University of Melbourne, Melbourne, Australia.
ANZ journal of surgery
|November 27, 2024
概括
骨肌肉密度,而不是体积,显著改善了直肠癌患者的生存率和减少了住院时间. 肌内脂肪组织也显示出预后价值,表明在治疗前优化身体组成.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 身体组成分析 身体成分分析
背景情况:
- 患者的身体组成 (BC) 是直肠癌临床结果的预测指标.
- 人工智能 (AI) 能够从医学成像中进行全面的3DBC分析.
- 这项研究研究了直肠癌患者在后新辅助疗法后 lumbosacral 区域 (L1-S5) 的BC.
研究的目的:
- 评估3D身体组成 (BC) 与直肠癌患者的临床结果之间的关联.
- 利用人工智能从腰椎神经区域进行详细的BC测量.
- 确定用于预测生存率和治疗反应的关键BC参数.
主要方法:
- 对局部晚期直肠癌 (LARC) 患者的回顾性分析.
- 从CT扫描 (L1-S5) 中测量肌内脂肪组织 (IMAT),内脏脂肪组织 (VAT),皮下脂肪组织 (SAT) 和骨肌 (SM) 的AI细分模型.
- 多变量分析将BC参数与临床结果相关联.
主要成果:
- 骨肌肉 (SM) 密度,而不是体积,与更好的整体存活率 (OS),无复发存活率 (RFS) 和更短的停留时间 (LoS) 相相关.
- 肌内脂肪组织 (IMAT) 的体积和密度与改善的OS有关.
- 这项研究包括214名LARC患者 (70.6%是男性,平均年龄为62.4岁).
结论:
- 使用人工智能,可以对腰部神经部区域进行3D身体组成分析.
- 骨肌肉密度是直肠癌患者的显著预后因素,表明治疗前优化的潜在好处.
- 肌内脂肪组织也具有预后意义,需要进一步研究脂肪在癌症免疫学和营养中的作用.
