【摘要】：目的:評(píng)估利用基于CT圖像的人為識(shí)別特征、計(jì)算機(jī)識(shí)別特征預(yù)測腎透明細(xì)胞癌(ccRCC)凝固性壞死材料與方法:對(duì)于本項(xiàng)回顧性研究,共收集57例經(jīng)病理證實(shí)的腎透明細(xì)胞癌患者的三期對(duì)比增強(qiáng)圖像。所有患者均行部分或根治性腎切除手術(shù),其中瘤內(nèi)存在凝固性壞死組21例,瘤內(nèi)無凝固性壞死組36例。對(duì)于每個(gè)腫瘤,評(píng)估10個(gè)人為識(shí)別特征,包括位置,分布,瘤內(nèi)動(dòng)脈,腫瘤周圍新生血管,鈣化,假包膜,腫瘤最大直徑,腫瘤衰減值,腎實(shí)質(zhì)衰減值和差異比例。利用皮質(zhì)期CT圖像,對(duì)腫瘤進(jìn)行逐層勾畫獲取3D VOI數(shù)據(jù),并提取42個(gè)計(jì)算機(jī)識(shí)別直方圖特征。使用卡方檢驗(yàn)和秩和檢驗(yàn)來量化影像特征與凝固性壞死的關(guān)聯(lián)。決策樹模型用于選擇最佳的基于計(jì)算機(jī)識(shí)別的直方圖特征來預(yù)測凝固性壞死。使用受試者工作特征曲線(ROC)和曲線下面積(AUC)來評(píng)價(jià)影像特征的預(yù)測性能;并對(duì)人為識(shí)別特征及計(jì)算機(jī)識(shí)別特征分別進(jìn)行評(píng)估者間一致性檢驗(yàn)。結(jié)果:在人為識(shí)別特征中,假包膜的曲線下面積(AUC)為0.802。經(jīng)過決策樹的篩選,基于計(jì)算機(jī)識(shí)別特征的三個(gè)特征,即uniformity,percentile60和volume count,保留在決策樹模型中,其AUC分別為0.730,0.802和0.660。利用這三個(gè)特征構(gòu)建的決策樹模型的AUC可以提高至0.931。結(jié)論:利用基于CT的人為識(shí)別特征,亦或是利用計(jì)算機(jī)識(shí)別特征構(gòu)建的決策樹模型,均可以對(duì)腎透明細(xì)胞癌瘤內(nèi)有無凝固性壞死進(jìn)行較準(zhǔn)確區(qū)分,從而幫助改善臨床決策。
【圖文】：

患者招募流程圖，包括納入和排除細(xì)節(jié)

ccRCC患者瘤內(nèi)動(dòng)脈、瘤周新生血管、假包膜不完整及完整的典型影像學(xué)特征；以及TAV、CAV的測量方法
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R737.11;R730.44

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3 代紅亞;HIFU“帽式”消融模式的離體及活體動(dòng)物實(shí)驗(yàn)研究[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2017年

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10 陳首名;高強(qiáng)度聚焦超聲聯(lián)合微泡增強(qiáng)山羊肝臟損傷的超聲聲像圖和MRI溫度圖研究[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2599371