發(fā)布時(shí)間：2025-06-25 23:30

　　 為了輔助醫(yī)生規(guī)劃非小細(xì)胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)患者治療和復(fù)查方案,提出了一種基于CT影像組學(xué)的NSCLC預(yù)后分析方法.首先,對(duì)患者肺部CT影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行分割;然后,對(duì)腫瘤區(qū)域進(jìn)行影像組學(xué)特征提取、優(yōu)化;最后,將優(yōu)化后的特征數(shù)據(jù)與患者的預(yù)后生存情況作為輸入,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建預(yù)后分析模型,預(yù)測(cè)患者的預(yù)后生存時(shí)間范圍.選用124例NSCLC患者數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以具有臨床意義的3年生存期為預(yù)測(cè)界限,對(duì)患者預(yù)后生存時(shí)間范圍進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)后分析模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到91.9%,可以有效地輔助醫(yī)生對(duì)非小細(xì)胞肺癌患者的預(yù)后情況進(jìn)行更加精準(zhǔn)的評(píng)估,制定出更具個(gè)性化的治療與復(fù)查方案.

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 本文方法
    2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.2 腫瘤分割
    2.3 特征提取
    2.4 特征優(yōu)化
    2.5 數(shù)據(jù)平衡
    2.6 預(yù)后分類模型的建立
3 結(jié)果與討論
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.2.1 模型預(yù)測(cè)結(jié)果
        3.2.2 生存分析
    3.3 討論



本文編號(hào)：4052790