多モーダル深層学習による小児低悪性度神経膠腫の再発リスク予測の改善
深層学習を用いた小児低悪性度神経膠腫の術後再発予測 背景紹介 小児低悪性度神経膠腫(Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs)は、小児において最も一般的な脳腫瘍の一つであり、すべての小児中枢神経系腫瘍の30%から50%を占めています。PLGGsの予後は比較的良好ですが、術後再発リスクは従来の臨床的、画像学的、および遺伝子学的要因では正確に予測することが困難です。術後再発の異質性により、特に補助療法や画像モニタリングに関する術後管理の意思決定が複雑になっています。そのため、術後再発リスクを正確に予測するツールを開発することは、患者管理の最適化と予後の改善にとって非常に重要です。 近年、深層学習(Deep Learning, DL)は、特に腫瘍のセグメンテーションや予...