目的:探討基于直腸MRI及CT的多模態(tài)影像組學(xué)模型在術(shù)前預(yù)測(cè)直腸癌脈管浸潤(rùn)中的價(jià)值。方法:回顧性分析吉林大學(xué)第一醫(yī)院2016年6月至2018年10月,行MR和CT掃描并在2周內(nèi)獲得手術(shù)病理證實(shí)及脈管浸潤(rùn)病理結(jié)果的94例直腸癌患者（陽(yáng)性46例,陰性48例）,以7:3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練組（n=65）和驗(yàn)證組（n=29）。我們分別在T2加權(quán)成像、彌散加權(quán)成像和CT靜脈期的每一層面上描繪出完整病灶作為感興趣區(qū)域（ROI）,利用A.K.軟件在ROI中提取影像組學(xué)特征。采用T檢驗(yàn)或Mann-Whitney U檢驗(yàn)、Spearman秩相關(guān)性分析和最小絕對(duì)收縮選擇算子（LASSO）算法選取最有預(yù)測(cè)價(jià)值的特征�；诙嘁蛩豯ogistic回歸構(gòu)建影像組學(xué)評(píng)分。本文分別以兩種融合方式建立預(yù)測(cè)脈管浸潤(rùn)的多模態(tài)組學(xué)模型,第一種為分別在三種單一模態(tài)中進(jìn)行特征選擇,分別得到三個(gè)影像組學(xué)評(píng)分CT_Score,T2WI_Score和DWI_Score,然后將三個(gè)組學(xué)評(píng)分融合生成新的多模態(tài)影像組學(xué)評(píng)分A;第二種是將三種模態(tài)特征進(jìn)行集成,統(tǒng)一進(jìn)行特征選擇,構(gòu)建多模... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究對(duì)象募集流程圖

ROI勾畫(huà)abc

預(yù)測(cè)直腸癌脈管浸

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]Individualized prediction of perineural invasion in colorectal cancer: development and validation of a radiomics prediction model[J]. Yanqi Huang,Lan He,Di Dong,Caiyun Yang,Cuishan Liang,Xin Chen,Zelan Ma,Xiaomei Huang,Su Yao,Changhong Liang,Jie Tian,Zaiyi Liu.  Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
[3]2017版歐洲腫瘤學(xué)會(huì)直腸癌指南解讀[J]. 陳功,王屹.  中華胃腸外科雜志. 2017 (11)
[4]2017版美國(guó)國(guó)立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)結(jié)直腸癌指南更新解讀[J]. 陳功.  中華胃腸外科雜志. 2017 (01)
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