探究cT1期NSCLC影像组学特征预测纵隔淋巴结转移的价值

发布时间：2021-09-01 09:33

　　目的:探究基于cT1期非小细胞肺癌（Non-small cell lung cancer,NSCLC）患者的CT（Computed Tomography）图像的放射组学特征、临床及病理特征预测纵隔淋巴结转移的价值。方法:本研究回顾性的分析了2013年8月-2019年9月在吉林大学白求恩第一医院行手术切除的临床分期为T1期非小细胞肺癌的196例患者的临床资料（年龄、性别）、病理资料包括肿瘤组织学类型、瘤周改变（脉管浸润、神经浸润、胸壁浸润、小支气管壁浸润、气管及血管切缘见癌）。所有患者均进行术前胸部CT扫描,收集其CT影像特征（大小、侧位、位置）,分割原发病灶的ROI（region of interest）,提取影像组学特征,然后用最小绝对收缩与选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）算法降维筛选出其中更有诊断价值的特征组成放射组学标签。运用SVM（Support Vector Machine,支持向量机）分类器分别构建单纯放射组学特征预测模型、放射组学特征联合临床特征预测模型,运用循环评估验证法绘制ROC（R... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

1感兴趣区(ROI)分割

1放射组学特征筛选

2 LASSO回归模型箱线图

【参考文献】：
期刊论文
[1]临床Ⅰ期非小细胞肺癌纵膈淋巴结转移的数学预测模型[J]. 陈克终,杨帆,王迅,姜冠潮,李剑锋,王俊.  北京大学学报(医学版). 2015(02)



本文编号：3376743