基于临床分期CT的深度学习标签术前预测乳腺癌前哨淋巴结转移的研究

发布时间：2021-10-22 08:01

　　目的:乳腺癌患者的前哨淋巴结（sentinel lymph node,SLN）状态为指导治疗决策提供了一个有价值的预后因素。本研究旨在探讨基于临床分期CT的深度学习标签在术前无创预测乳腺癌SLN转移的价值。方法:本研究回顾性收集2016年1月至2018年12月行术前多排螺旋CT胸部增强扫描并经病理证实的浸润性乳腺癌患者348例,将其按时间分为训练组184例（2016年1月2017年3月）和验证组164例（2017年4月-2018年12月）。基于训练组病例在CT动脉期增强图像上肿瘤最大层面的感兴趣区域提取深度特征,通过特征筛选并经logistic回归构建深度标签预测SLN转移状态及数目（1-2个或2个以上）。在训练组中评估深度学习标签术前预测乳腺癌SLN转移的效能,分别通过受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析评估深度学习标签的辨别度、校准度及临床实用价值,最后在验证组中验证其效能。结果:在训练组中最终筛选出10个关键特征用于构建预测SLN转移的深度学习标签。该深度学习标签曲线下面积（area under ... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１腋窝的解剖学标志（Ａ）及乳腺的淋巴引流（Ｂ）?ｎｗ??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ?ｌａｎｄｍａｒｋｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ａｘｉｌｌａ?（Ａ）?ａｎｄ?ｌｙｍｐｈａｔｉｃ?ｄｒａｉｎａｇｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｂｒｅａｓｔ?（Ａ）??

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图２－１研究对象的纳入排除过程示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ?ｐａｔｈｗａｙ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｓｔｕｄｙ??


本文编号：3450693