计算机断层扫描和基于临床的完整响应预测在Neoadjuvant化学放射治疗后局部晚期直肠癌:机器学习方法
Seyyed Hossein Mousavie Anijdan1, Daryush Moslemi2, Reza Reiazi3
1Department of Radiation Technology, Faculty of Allied Medicine, Babol University of Medical Sciences, Babol, Iran.
Journal of medical signals and sensors
|January 1, 2025
概括
治疗前CT扫描中的放射学模式可以预测局部晚期直肠癌 (LARC) 的治疗反应. 这种方法有助于评估患者对新辅助化学放射治疗 (nCRT) 和手术的反应.
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:
- 局部晚期直肠癌 (LARC) 治疗包括新辅助化学放射治疗 (nCRT),然后进行手术.
- 评估治疗反应对于患者的随访至关重要.
- 治疗前CT图像的放射学分析可以提供对治疗反应的见解.
研究的目的:
- 在直肠癌中调查预治疗CT图像的放射学模式.
- 探索放射学特征与治疗反应标准之间的关系.
- 在LARC中评估放射学对治疗反应的预测能力.
主要方法:
- 包括50名患有直肠腺癌的患者,接受了nCRT和手术.
- 从预处理CT图像中提取了放射性特征.
- 随机森林建模用于分析结合的临床和放射学数据.
主要成果:
- 该研究包括50名患者 (46%的男性,54%的女性).
- 根据年龄或性别,没有观察到治疗反应的显著差异.
- 结合了临床和放射学数据,在响应者和非响应者中实现了高预测准确度 (AUC 0.97-0.99).
结论:
- 使用联合放射学和临床数据的随机森林建模可以预测LARC中的新辅助治疗反应.
- 这种方法在识别响应者和非响应者方面提供了可接受的准确度.
- 放射学具有作为在直肠癌中评估治疗反应的非侵入性工具的潜力.
