影像组学和深度学习在伽马刀放射外科治疗颅内良性病变精准管理中的研究进展OA

伽马刀放射外科(gamma knife radiosurgery,GKRS)凭借高空间精度和良好的正常组织保护能力,已成为颅内良性病变管理的重要手段。作为精准放疗技术,GKRS的靶区勾画、剂量计划与疗效评估受个体差异与隐匿影像信息限制,且术后随访主导的传统疗效评估存在不可避免的时间滞后性,导致临床结局在不同患者之间差异明显,因此,有必要进一步推进个体化诊疗。目前影像组学和深度学习(deep learning,DL)作为GKRS中的研究热点,为颅内良性病变GKRS无创评估与个体化管理提供新的技术路径。然而,现有研究仍存在证据碎片化和临床转化不足等问题:多数研究围绕单一病种或GKRS管理流程中的某一环节展开;现有综述对颅内良性病变的个别病种研究归纳不足,尚未充分体现不同病种在GKRS管理流程中的联系与差异。基于此,本文围绕GKRS精准管理流程,从术前精准评估、靶区勾画与计划制定,以及术后疗效监测与并发症预警三个层面,综述影像组学和深度学习在颅内良性病变中的研究进展,并进一步分析了当前研究的主要方法学瓶颈与未来发展方向,以期为个体化诊疗方案制订提供影像学证据与临床指导。