الهدف: دراسة القيمة المحتملة لاستخدام النماذج القائمة على تعلم الآلة مع التصوير الشعاعي البيئي متعدد المعاملات بالرنين المغناطيسي (MRI) في التنبؤ باقتحام الأوعية الدموية واللمفاوية (LVI) لدى مرضى سرطان المعدة. الطرق: تم مراجعة وجمع بيانات مرضى سرطان المعدة المؤكدة بالمختبر في مستشفى شانشي للأورام بين أكتوبر 2012 ومايو 2024، وتم تقسيمهم عشوائياً بنسبة 7:3 إلى مجموعة تدريب ومجموعة تحقق. تم معالجة وتصنيف الأورام يدوياً في صور متعددة المعاملات MRI، متضمنة التصوير على المحور العرضي T2، خريطة معامل الانتشار الظاهر (ADC) والتصوير المعزز T1. باستخدام خوارزمية التجميع الضبابي، قُسم الورم إلى مناطق فرعية، وتم استخراج وفحص خصائص التصوير الشعاعي البيئي للمناطق الفرعية وللورم الكامل. تم بناء نماذج التصوير الشعاعي البيئي باستخدام ثلاث خوارزميات تعلم آلة مختلفة: الغابات العشوائية (RF)، الانحدار اللوجستي (LR)، وآلة الدعم الناقل (SVM) للتنبؤ بحالة LVI، واخترنا الخوارزمية المثلى لبناء نموذج تصوير الورم الكامل. تم رسم منحنيات ROC ومنحنيات تحليل القرار (DCA) لتقييم أداء النماذج في التنبؤ بـLVI وفوائدها السريرية. النتائج: شملت الدراسة 446 مريضاً بسرطان المعدة، منهم 313 في مجموعة التدريب و133 في مجموعة التحقق. أظهر نموذج التصوير البيئي القائم على SVM أفضل أداء التنبؤ في كل من مجموعة التدريب ومجموعة التحقق بمناطق تحت المنحنى (AUC) 0.803 و0.751 على التوالي، وكان هذا النموذج متفوقاً بشكل ملحوظ عن نموذج تصوير الورم الكامل (اختبار DeLong، P<0.05). الاستنتاج: يمكن لنماذج تعلم الآلة القائمة على تصوير البيئة متعددة المعاملات MRI التنبؤ بحالة LVI لمرضى سرطان المعدة بشكل غير جراحي ودقيق، مما يوفر أساساً نظرياً لاتخاذ قرارات علاج فردية سريرياً.

سرطان المعدة;اقتحام الأوعية;التصوير بالرنين المغناطيسي;تحليل البيئة;تعلم الآلة