本文關(guān)鍵詞：結(jié)合呼出氣、影像及風(fēng)險(xiǎn)因素的肺癌早期診斷模型研究　出處：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：肺癌作為全球最常見和死亡率最高的惡性腫瘤,已經(jīng)是全人類的公敵。而近年來肺癌在我國的發(fā)病率呈現(xiàn)了快速增長的趨勢(shì)。但由于早期肺癌相應(yīng)癥狀不易識(shí)別,且易轉(zhuǎn)移等天然特性,導(dǎo)致肺癌治療窗口期短、治愈率低。因此早期診斷顯得尤為重要,它可以延長患者的治療窗口從而提高患者的生存率。本研究在呼出氣體揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)肺癌標(biāo)識(shí)的研究基礎(chǔ)上,結(jié)合臨床的影像學(xué)判斷以及肺癌風(fēng)險(xiǎn)因素,研究了相應(yīng)的早期診斷模型,主要內(nèi)容包括：1)檢測(cè)硬件平臺(tái)及流程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：采用采氣儀—熱脫附儀—?dú)庀嗌V—質(zhì)譜聯(lián)用的呼出氣檢測(cè)平臺(tái),檢測(cè)分析了149例正常健康人、27例肺良性疾病患者以及60例肺癌患者呼出氣體中vocs的表達(dá)。設(shè)計(jì)了肺癌風(fēng)險(xiǎn)因素的評(píng)估問卷,并基于問卷信息建立了肺癌風(fēng)險(xiǎn)診斷數(shù)據(jù)庫。對(duì)參與研究的受試者的影像學(xué)信息進(jìn)行分析,并提取影像學(xué)分類特征完善了風(fēng)險(xiǎn)診斷數(shù)據(jù)庫。本論文還對(duì)平臺(tái)的呼出氣采集過程,樣本前處理過程,樣本物流過程及檢測(cè)過程進(jìn)行了質(zhì)量控制研究。2)數(shù)據(jù)分析處理及交互的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：完成了vocs的數(shù)據(jù)處理分析軟件,對(duì)所有呼出氣樣本進(jìn)行去背景處理并實(shí)現(xiàn)呼出氣數(shù)據(jù)采集分析的批量處理,和數(shù)據(jù)導(dǎo)入。同時(shí)為了方便參與研究的受試者查詢其實(shí)驗(yàn)結(jié)果,延伸性的設(shè)計(jì)了一個(gè)移動(dòng)端的數(shù)據(jù)交互應(yīng)用。3)肺癌人群風(fēng)險(xiǎn)因素及呼出氣標(biāo)識(shí)物的相關(guān)性研究：分析了呼出氣中VOCs影像學(xué)、吸煙行為、性別、年齡等風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性,并分別找到13種、VOCs與影像學(xué)顯著相關(guān),3種VOCs與“吸煙情況”顯著相關(guān),2種VOCs與“吸煙年數(shù)”顯著相關(guān),1種VOCs與“吸煙方式”顯著相關(guān),10種VOCs與“平均每天吸煙數(shù)”顯著相關(guān),3種VOCs與性別顯著相關(guān),8種VOCs與“年齡”顯著相關(guān)。4)基于相關(guān)性研究的結(jié)果構(gòu)建并優(yōu)化肺癌早期診斷模型：在分析單從影像學(xué)判斷肺癌的敏感性和特異性后,聯(lián)合呼出氣中篩選出的31種與肺癌高顯著相關(guān)VOCs和影像學(xué)信息、吸煙行為、性別、年齡等分別采用Logistic回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及Fisher判別模型建立肺癌早期診斷模型,結(jié)果顯示相比較于單影像學(xué)判斷,多因素診斷模型的確能有效的提高肺癌診斷率。本論文初步研究了呼出氣標(biāo)識(shí)物結(jié)合影像學(xué)判斷及人群風(fēng)險(xiǎn)因素的診斷模型,為肺癌的早期二級(jí)預(yù)防提供了一種新的技術(shù)手段,我們希望隨著這項(xiàng)研究的不斷深入,在不久的將來這些模型能應(yīng)用于肺癌早期診斷和篩查。
[Abstract]:Lung cancer is the most common malignant tumor in the world. In recent years, the incidence of lung cancer in China has shown a trend of rapid growth, but due to the early symptoms of lung cancer is not easy to identify, and easy to metastasize and other natural characteristics. As a result of lung cancer treatment window period is short, the cure rate is low, so early diagnosis is particularly important. It can prolong the treatment window of patients and improve the survival rate of patients. This study is based on the study of the identification of lung cancer by exhalating volatile organic compounds (VOCs). Combined with clinical imaging judgment and lung cancer risk factors, the corresponding early diagnosis model was studied. The main contents include the design and realization of the hardware platform and flow chart of the detection: 149 healthy people were detected and analyzed by using the exhalation detection platform of gas recovery instrument thermal desorption instrument gas chromatography-mass spectrometry. Expression of vocs in exhaled gases from 27 patients with benign lung diseases and 60 patients with lung cancer. A questionnaire was designed to assess the risk factors of lung cancer. The database of lung cancer risk diagnosis was established based on the questionnaire information, and the imaging information of the subjects involved in the study was analyzed. And the extraction of imaging classification features to improve the risk diagnosis database. This paper also on the platform of the exhalation process, sample pre-processing process. Sample logistics process and testing process of quality control research. 2) data analysis and data processing and interactive software design and implementation: completed the vocs data processing and analysis software. All exhalation samples are processed without background, and batch processing and data import of data collection and analysis of exhalation data are realized. At the same time, in order to facilitate the participants in the study to query the results of the experiment. Extended design of a mobile end of the data interaction application. 3) Lung cancer population risk factors and exhalation markers correlation study: analysis of the exhalation of VOCs imaging, smoking behavior, sex. Age and other risk factors were correlated, and 13 VOCs were found to be significantly correlated with imaging. 3 VOCs were significantly correlated with smoking status. Two kinds of VOCs were significantly correlated with "number of years of smoking" and one VOCs was significantly correlated with "smoking mode". 10 kinds of VOCs were significantly correlated with "average daily smoking number". Three kinds of VOCs were significantly correlated with sex. Eight types of VOCs were significantly correlated with age. 4) based on the results of correlation studies, early diagnosis models of lung cancer were constructed and optimized: after analyzing the sensitivity and specificity of lung cancer from imaging alone. 31 kinds of lung cancer selected from combined exhalation were highly correlated with VOCs and imaging information, smoking behavior, sex, age and so on, respectively using Logistic regression model. BP neural network model and Fisher discriminant model were used to establish the early diagnosis model of lung cancer. Multi-factor diagnosis model can effectively improve the diagnosis rate of lung cancer. This paper preliminarily studied the diagnostic model of breath out marker combined with imaging judgment and population risk factors. It is hoped that these models can be used in early diagnosis and screening of lung cancer in the near future.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R734.2

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本文編號(hào)：1430768