發(fā)布時(shí)間：2021-09-04 03:42

　　目的:應(yīng)用影像組學(xué)的方法深度挖掘晚期肺腺癌患者胸部CT圖像中的數(shù)字化信息,探究影像組學(xué)特征對(duì)于其EGFR基因突變狀態(tài)的預(yù)測(cè)價(jià)值。方法:（1）選取2013年4月至2019年9月期間青島大學(xué)附屬醫(yī)院收治的339例晚期肺腺癌患者作為研究對(duì)象,按照其EGFR突變情況分為EGFR突變陽(yáng)性組及EGFR突變陰性組,回顧性分析兩組患者的年齡、性別、吸煙史、TNM分期等臨床特征,采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理,計(jì)數(shù)資料用率（%）表示,組間比較采用χ²檢驗(yàn),以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（2）從入組患者中隨機(jī)挑選237例作為訓(xùn)練組,其余102例作為驗(yàn)證組,采用ITK-SNAP軟件對(duì)所有患者胸部CT動(dòng)脈期及靜脈期圖像中腫瘤的最大層面進(jìn)行手動(dòng)勾畫,以作為感興趣區(qū)（region of interest,ROI）,應(yīng)用A.K軟件從勾畫完成的ROI中進(jìn)行影像組學(xué)特征的定量提取。應(yīng)用最小冗余最大相關(guān)算法（minimum redundancy maximum relevance,mRMR）及最小絕對(duì)收縮與選擇算子算法（the least absolute shrinkage... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

（a-c）女，54歲，EGFR野生型，靜脈期ROI勾畫

動(dòng)脈期及靜脈期聯(lián)合模型訓(xùn)練組（a）及驗(yàn)證組（b）ROC曲線


本文編號(hào)：3382489