CT影像组学在早期肺腺癌分型中的应用
发布时间:2021-11-19 08:06
第一部分CT影像组学在鉴别不同无病生存期早期肺腺癌中的价值研究研究背景2011年,国际肺癌研究协会(IASLC)/美国胸科学会(ATS)/欧洲呼吸学会(ERS)提出了一种新的肺腺癌分类系统,提出浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma IAC)应与原位腺癌(AIS,肿瘤细胞呈单纯贴壁型生长,不伴有浸润)及微浸润腺癌(MIA,肿瘤细胞以贴壁生长为主,且伴有小于5mm的浸润)区分开,因AIS/MIA患者病灶完整切除后五年无病生存率(DFS)为100%或接近100%,而浸润性腺癌的无病生存期根据其病理学亚型及病理分期不同而异,最高者Ⅰ期贴壁型为主的浸润性腺癌5年无瘤生存期为90%。近年来,随着薄层CT技术的发展,临床上发现亚实性结节(包含混杂磨玻璃结节和纯磨玻璃结节)的数量日益增多,其中约有1%经病理确诊为浸润性腺癌。在各种周围型肺结节中,持续性存在的亚实性结节,通常与早期肺腺癌相关。因AIS/MIA与浸润性腺癌两组间在临床、病理特征及预后方面均具有明显的差异,故当两者均表现为亚实性结节时进行鉴别是非常有必要的。既往文献通过三维测量结节的体积和实性成分体积百分比,有助于区分...
【文章来源】:南京医科大学江苏省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
使用3D-CT肺结节分割软件自动分割亚实性结节
ρσ σ μ μ 量 x,y 的均值,σ ρ分别为变量 x,y 的方差和相锁层级聚类(hierarchial clustering)法,计算特征or distance,去除具有高度依赖性(距离< 0.05)的类间距离 d(Ci,Cj),即两类对象之间的最小距离。 ,其中M ∑ ,ni 是 Ci 的样本数。靠得最近Z Z 。靠得最远的样本:dmaxZ ∈ C ,Z ∈ CZ∑ ∑ Z Z∈∈。距离计算的次数:C ,…,示意图如下。按上述方法一直计算下去,直止。
征选择、分类方法示意图。验采用交叉验证(cross-validation)的方法,如十折交叉验证lidation),即:将数据集分成 10 份,轮流将其中 9 份做训练,结果的均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次 10,例如 10 次 10 倍交叉验证,可以使结果更加准确。练组中,通过 PCA 或 LASSO Cox 回归分析计算各个有效特征建公式,分别计算影像组学分数 Radiomics Score(Rad-score)志物(Radiomics Signature)。以 Rad-score 作为 cut-off 值将样和低风险组,进行验证。 5 次十折交叉验证法,验证影像组学标志物(Radiomics Sign并采用 Harrell concordance index(C-index)评估其对 AIS/M鉴别诊断效能。赤池信息准则(Akaike Information Criterion,A
本文编号:3504634
【文章来源】:南京医科大学江苏省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
使用3D-CT肺结节分割软件自动分割亚实性结节
ρσ σ μ μ 量 x,y 的均值,σ ρ分别为变量 x,y 的方差和相锁层级聚类(hierarchial clustering)法,计算特征or distance,去除具有高度依赖性(距离< 0.05)的类间距离 d(Ci,Cj),即两类对象之间的最小距离。 ,其中M ∑ ,ni 是 Ci 的样本数。靠得最近Z Z 。靠得最远的样本:dmaxZ ∈ C ,Z ∈ CZ∑ ∑ Z Z∈∈。距离计算的次数:C ,…,示意图如下。按上述方法一直计算下去,直止。
征选择、分类方法示意图。验采用交叉验证(cross-validation)的方法,如十折交叉验证lidation),即:将数据集分成 10 份,轮流将其中 9 份做训练,结果的均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次 10,例如 10 次 10 倍交叉验证,可以使结果更加准确。练组中,通过 PCA 或 LASSO Cox 回归分析计算各个有效特征建公式,分别计算影像组学分数 Radiomics Score(Rad-score)志物(Radiomics Signature)。以 Rad-score 作为 cut-off 值将样和低风险组,进行验证。 5 次十折交叉验证法,验证影像组学标志物(Radiomics Sign并采用 Harrell concordance index(C-index)评估其对 AIS/M鉴别诊断效能。赤池信息准则(Akaike Information Criterion,A
本文编号:3504634
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