目的:探討MaZda軟件CT圖像紋理分析對周圍型小細(xì)胞與非小細(xì)胞肺癌診斷與鑒別的可行性并分析其在兩者診斷中的臨床應(yīng)用價值。研究方法:1、回顧性分析經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢確診的周圍型肺癌89例,其中周圍型小細(xì)胞肺癌（P-SCLC）58例,周圍型非小細(xì)胞癌（P-NSCLC）31例（腺癌16例,腺鱗癌15例）;2、利用MaZda 4.6軟件,在腫瘤橫軸位最大截面上通過手動來勾畫感興趣區(qū)（reign of interest,ROI）,并進(jìn)行紋理特征提取;3、利用Fisher系數(shù)、MI（交互信息）、POE+ACC（分類錯誤概率聯(lián)合平均相關(guān)系數(shù)）及FPM[Fisher+MI+（POE+ACC）聯(lián)合]四種方法對兩組病例圖像所提取的紋理特征進(jìn)行降維處理。再通過B11工具對降維后的紋理特征進(jìn)行分類判別分析;4、統(tǒng)計學(xué)分析:本研究的計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（?±s）表示。采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件中的獨立樣本t檢驗或者M(jìn)ann-Whitney U檢驗分別比較兩組病變紋理特征間的差異;再運用Logistic回歸分析對差異有意義的紋理參數(shù)進(jìn)行多因素分析,篩選鑒別診斷P-SCLC與P-NSCLC的主要預(yù)測因素。采用... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：46 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

A.3種優(yōu)勢紋理特征的ROC曲線圖；B.3種優(yōu)勢紋理特征不同組合的ROC曲線圖（注：

附圖24附圖圖1：男，63歲，左肺上葉周圍型SCLC，MaZda處理的ROI圖、直方圖和結(jié)果報表圖2：男，54歲，左肺上葉前段周圍型SCLC，MaZda處理ROI、Report及部分Map圖

附圖24附圖圖1：男，63歲，左肺上葉周圍型SCLC，MaZda處理的ROI圖、直方圖和結(jié)果報表圖2：男，54歲，左肺上葉前段周圍型SCLC，MaZda處理ROI、Report及部分Map圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]CT平掃圖像紋理分析在腎透明細(xì)胞癌與腎乏脂性血管平滑肌脂肪瘤鑒別診斷中的價值[J]. 譚惠斌,熊飛,黃文才,王濤,李涵翰,游濤,陸然,吳倩,鄒佳妮,劉江勇.  臨床放射學(xué)雜志. 2019(11)
[3]前縱隔淋巴瘤和胸腺瘤CT紋理分析[J]. 李涵翰,汪蕾,游濤,黃文才,陸然,熊飛.  華南國防醫(yī)學(xué)雜志. 2019(10)
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[9]CT紋理分析在腮腺多形性腺瘤與腺淋巴瘤鑒別診斷中的價值[J]. 趙厚亮,王文濤,王偉,徐凱.  口腔醫(yī)學(xué)研究. 2018(10)
[10]CT紋理分析技術(shù)鑒別良惡性孤立性肺結(jié)節(jié)[J]. 張娜,鄂林寧,吳山,武志峰.  中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2018(08)

碩士論文
[1]基于增強CT圖像紋理分析技術(shù)對胰腺癌診斷及術(shù)前定量惡性程度評估的研究[D]. 沈力.揚州大學(xué) 2019



本文編號：3235437