近日，医学图像处理科研团队成员范莉芳在国际知名期刊《BMC Gastroenterology》在线发表了题为《Preoperative prediction of rectal Cancer staging combining MRI deep transfer learning, radiomics features, and clinical factors: accurate differentiation from stage T2 to T3》（中科院3区）的研究成果。该研究开发了一种全新的预测直肠癌分期的模型，为术前诊断和治疗决策提供了重要的技术支持。直肠癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，早期准确的分期对治疗方案的制定至关重要。准确区分T2期和T3期直肠癌对患者是否需要术前放化疗有重要影响。然而，传统的MRI成像技术在区分T2和T3期直肠癌时价值有限。皖南医学院为论文第一单位。
该研究团队创新性地结合了MRI深度迁移学习、放射组学特征以及临床数据，利用了先进的机器学习算法构建预测模型。研究结果显示，组合模型在区分T2和T3期直肠癌方面表现优异。该研究展示了人工智能与医学影像学相结合的巨大潜力，不仅提高了直肠癌术前分期的准确性，也为未来临床诊断提供了可靠的工具。该研究得到了安徽省癌症转化医学重点实验室开放课题和安徽省教育厅高校科研项目等多项基金的资助。
模型构建流程图
原文链接：https://doi.org/10.1186/s12876-024-03316-6
（范莉芳/文、图）
