CT影像组学特征预测晚期肺腺癌EGFR突变的价值研究

发布时间：2021-09-04 03:42

　　目的:应用影像组学的方法深度挖掘晚期肺腺癌患者胸部CT图像中的数字化信息,探究影像组学特征对于其EGFR基因突变状态的预测价值。方法:（1）选取2013年4月至2019年9月期间青岛大学附属医院收治的339例晚期肺腺癌患者作为研究对象,按照其EGFR突变情况分为EGFR突变阳性组及EGFR突变阴性组,回顾性分析两组患者的年龄、性别、吸烟史、TNM分期等临床特征,采用SPSS 22.0软件进行数据的分析处理,计数资料用率（%）表示,组间比较采用χ²检验,以P<0.05为差异有统计学意义。（2）从入组患者中随机挑选237例作为训练组,其余102例作为验证组,采用ITK-SNAP软件对所有患者胸部CT动脉期及静脉期图像中肿瘤的最大层面进行手动勾画,以作为感兴趣区（region of interest,ROI）,应用A.K软件从勾画完成的ROI中进行影像组学特征的定量提取。应用最小冗余最大相关算法（minimum redundancy maximum relevance,mRMR）及最小绝对收缩与选择算子算法（the least absolute shrinkage... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

（a-c）女，54岁，EGFR野生型，静脉期ROI勾画

动脉期及静脉期联合模型训练组（a）及验证组（b）ROC曲线


本文编号：3382489