胆脂瘤手术后听觉预后的颞骨CT与临床指标的深度多模态融合分析

《npj Digital Medicine》：Deep multimodal fusion of temporal bone CT and clinical variables for hearing outcomes after cholesteatoma surgery

　　

摘要

这项单中心研究开发了一种自动化系统，可用于在颞骨CT图像上标记出感兴趣区域，并构建三种术后听力预测模型。该系统将CT图像与胆脂瘤手术的临床参数相结合，这些手术包括伴有或不伴有乳突切除术的鼓室成形术。通过自动化方式生成球形感兴趣区域，无需手动标注，其平均中心误差为1.22毫米，最大距离误差为6.6毫米。研究对比了仅基于临床参数的表格模型、结合图像融合的残差模型，以及谨慎整合图像信息的门控残差模型。这三种模型对术后气导纯音平均值的平均绝对误差分别为12.75分贝、11.10分贝和9.91分贝，其中表格模型与门控残差模型之间存在显著差异。而在预测术后气骨间隙≤20分贝这一指标时，这三种模型的曲线下面积分别为0.65、0.69和0.71。这项研究为术前CT图像与临床参数的门控残差融合技术能提升术前听力预后预测效果提供了概念验证依据，不过在临床应用之前还需进行外部验证，并进一步开发与临床实践相匹配的手术规划框架。