Mapas radio-patômicos de características histo-morfométricas treinados com histologia de próstata em montagem inteira distinguem câncer de próstata na MP-MRI

Motivação: O câncer de próstata é o câncer masculino mais comum nos EUA. A MP-MRI é eficaz na ajuda ao diagnóstico, no entanto, pode gerar resultados falsos positivos ou perder lesões pequenas. Objetivo(s): Este estudo utilizou intensidades de MP-MRI como entrada para modelos de aprendizado de máquina para criar mapas radio-patômicos do câncer de próstata. Abordagem: Este estudo analisou dados de MRI e histologia pré-cirúrgicos de 236 pacientes com câncer de próstata para desenvolver modelos de detecção de tumor. As imagens foram processadas, segmentando características do tecido. Um software personalizado registrou em conjunto MRI e histologia, e modelos foram treinados para prever câncer. Resultados: Modelos de características histológicas performaram dentro de um desvio padrão da verdade fundamental, enquanto modelos de classificação atingiram ~80% de precisão na previsão. Impacto: Esta abordagem inovadora utiliza mapeamento radio-patômico para detecção não invasiva de câncer de próstata, oferecendo uma alternativa quantitativa ao escore PI-RADS, melhorando a localização do câncer e potencialmente aprimorando diagnóstico, classificação e planejamento de tratamento para pacientes com câncer de próstata.