通过混合CT放射学和术后病理模型预测患有胃肠道筋瘤的患者的无复发生存率

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:

• 胃肠道 stromal 瘤 (GISTs) 是胃肠道中瘤最常见的一种.
• 准确预测无复发生存 (RFS) 对GIST患者个性化治疗策略至关重要.
• 当前的预测模型可能无法完全整合各种患者数据和成像功能.

研究的目的:

• 为患有胃肠道 stromal 瘤 (GIST) 的患者开发和验证术前和术后无复发生存 (RFS) 预测模型.
• 评估来自CT成像的放射性特征的预测性能,包括非增强和增强对比度的扫描.
• 在所有风险级别的GIST患者中创建一个多预测器名录,用于个性化RFS估计.

主要方法:

• 总共有269名来自医院1的GIST患者被分为培训 (n=215) 和内部验证 (n=54) 队列. 包括2号医院42名患者的外部验证队列.
• 从3D细分瘤 (感兴趣的区域) 中提取了851个放射性特征.
• 术前模型使用放射学,临床和CT视觉数据;术后模型结合了术前和病理信息.

主要成果:

• 外部验证显示C指数在手术前模型中为0.696至0.787,在手术后模型中为0.764至0.818.
• 非增强CT的预测性能与对比增强CT相美.
• 为个性化RFS预测开发了一种多预测器名录.

结论:

• 经过验证的术前和术后模型准确地预测了所有风险级别的GIST患者的RFS.
• 开发的模型可以帮助临床医生量身定制治疗计划,以改善患者的预后.
• 对CT成像的放射性分析为GIST复发风险分层提供了有价值的工具.