第一部分基于影像組學和傳統(tǒng)影像語義學特征的肺癌CT診斷預測模型對比:病例對照研究目的:隨著多排螺旋CT薄層重建的廣泛應用,肺結節(jié)的發(fā)現(xiàn)日益增多,其診斷與治療也成為臨床日常診療工作的重點。對于肺癌CT篩查項目或偶然通過CT檢查發(fā)現(xiàn)的肺結節(jié),初次影像學檢查很難完全明確診斷,通常需要進一步影像學隨訪或采用侵入性穿刺檢查或手術進行明確診斷,因此肺結節(jié)的過度診療成為臨床上常見問題。除了依賴臨床經驗診斷初次發(fā)現(xiàn)的肺結節(jié),近年來有些研究利用臨床及傳統(tǒng)影像學定性或定量參數(shù)建立預測模型進而對不同病人的肺癌診斷進行個性化評估,隨著影像組學的研究與應用推廣,更多的影像定量特征可以從圖像中得到挖掘。本研究旨在比較基于影像組學的定量紋理分析參數(shù)和傳統(tǒng)影像語義學特征的診斷預測模型對于肺癌病例的診斷能力。方法:121例非小細胞肺癌病例及117例良性對照病例被納入該回顧性研究。傳統(tǒng)影像語義學特征包括肺氣腫程度,肺纖維化程度,肺結節(jié)數(shù)目,大小,位置,密度,形態(tài)以及鄰近組織侵犯,淋巴結腫大狀況等通過閱讀CT掃描圖像進行定性、定量評估,同時利用圖像后處理軟件對肺結節(jié)進行全容積輪廓勾勒,并提取42個影像組學定量紋理分析參數(shù)。... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

受試者入選流程圖及各種排除原因

華 中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 文29圖2. 受試者類型（非小細胞肺癌及良性患者，平掃及增強圖像）及CT 圖像分割示例圖 3. PORTS 紋理分析的 4 種紋理特征示例

PORTS紋理分析的4種紋理特征示例


本文編號：3137581