在第一項針對癌癥的此類研究中，研究人員應用人工智能來測量腦腫瘤患者的肌肉量，以幫助改善預后和治療。
英國倫敦帝國理工學院的臨床研究員 Ella Mi 博士將在 NCRI 虛擬展示會上表示，使用深度學習來評估頭部肌肉的 MRI 腦部掃描與受過訓練的人一樣準確可靠，并且速度要快得多。此外，她的研究表明，以這種方式測量的肌肉量可以用來預測患者可以在疾病中存活多久，因為它是患者整體狀況的指標。
膠質(zhì)母細胞瘤是一種侵襲性腦腫瘤，很難成功治療。診斷后的平均生存期為 12-18 個月，不到 5% 的患者在五年后仍然活著。有些患者的情況比其他患者好，因此客觀評估患者虛弱和身體狀況的能力提供了重要信息，可以改善預后并幫助指導治療、飲食和運動決策。如果患者患有肌肉減少癥(骨骼肌的退行性喪失)，他們可能無法像沒有這種疾病的患者一樣耐受手術(shù)、化療或放療。這可能導致治療不良反應、提前停止治療、加速疾病進展和死亡。
米博士說：“找到更好的方法來評估患者的身體狀況、總體健康狀況和進行日?；顒拥哪芰τ谀z質(zhì)母細胞瘤乃至許多癌癥都很重要，因為目前通常是主觀評估，導致其準確性和高度可變性取決于觀察者。因此需要可以客觀評估的指標，例如肌肉減少癥的測量。”
Mi 博士和她在 Matthew Williams 博士領(lǐng)導的帝國理工學院計算腫瘤學小組的同事們，研究了來自兩個不同數(shù)據(jù)源的 45 名患者的 152 次 MRI 腦部掃描，這些患者在 2015 年 1 月至 2018 年 5 月期間被診斷患有膠質(zhì)母細胞瘤。作為患者診斷和隨訪期間常規(guī)臨床護理的一部分，檢查頭部的橫截面。米博士和同事重點研究了顳肌——頭部兩側(cè)寬闊的扇形肌肉，用于咀嚼食物——此前已被認為是估計體內(nèi)骨骼肌質(zhì)量的好方法。
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