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客观的脊架是颅底的罕见肿瘤,脊柱被认为是由胚胎脊索的遗迹产生的。这些肿瘤是局部攻击性的,并且在切除和辅助放疗后经常复发。质子疗法已被引入了组织的选择,因为与传统的光子放射疗法相比,质子梁技术提供的精确度更高。这项研究旨在通过应用基于树的机器学习模型来比较接受质子的合唱患者与光子放射疗法的复发。审查了梅奥诊所的所有切除术后辅助质子或光子放射疗法的患者的临床记录。提取了患者人口统计学,手术类型和放射疗法,肿瘤复发和其他变量。决策树分类器经过训练和测试,以根据看不见的数据使用80/20拆分来预测长期复发。发现了接受手术的55.2±SD年龄为55.2±13。4年的患者,并确定了治疗脊髓瘤的辅助质子或光子疗法;大多数患者是男性。总体切除术。质子治疗是最常见的辅助放疗(84.9%),其次是常规或外束放射疗法(9.4%)和立体定向放射外科手术(5.7%)。接受质子疗法的患者出现40%的复发性可能性,明显低于接受非普罗顿治疗治疗的患者观察到的88%。对肿瘤切除量和肿瘤位置的逻辑回归分析进行了确认,这表明质子辅助放疗与复发风险降低有关(OR 0.1,95%CI 0.01-0.71; P = 0.047)。决策树算法预测复发,精度为90%(95%CI 55.5%–99.8%),在接受辅助质子疗法的总体切除术的患者中观察到了最低的复发风险(23%)。切除后的结论,与光子疗法相比,辅助质子治疗与脊髓瘤复发的风险较低有关。所描述的机器学习模型能够根据所使用的肿瘤切除和辅助放射疗法的方式来预测肿瘤进展。