预测骨肉瘤髋部切除术中的手术安全边缘：一种无监督方法
计算机视觉与模式识别
2025-05-13 v1
摘要
据澳大利亚-美洲卫生组织,2022年拉丁美洲的癌症病例数估计为420万,预计到2045年将增至670万。骨肉瘤是影响年轻人最常见且最致命的骨骼癌之一,由于其独特的纹理和强度,诊断困难。骨肉瘤的手术切除需要精确的安全边缘以确保完全切除的同时保留健康组织。因此,本研究提出了一种方法，用于估计骨肉瘤手术围脊部的手术安全边缘置信区间。该方法采用开源数据仓库中的MRI和X光数据,结合数字化处理技术和无监督学习算法（如K-means聚类）来定义肿瘤边界。实验结果表明,该方法有望实现对手术安全边缘的自动化、针对个体化的确定。
引用
@article{arxiv.2505.06853,
title = {Predicting Surgical Safety Margins in Osteosarcoma Knee Resections: An Unsupervised Approach},
author = {Carolina Vargas-Ecos and Edwin Salcedo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.06853},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication at the 6th BioSMART Conference, 2025