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摘要:
为了辅助医生规划非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)患者治疗和复查方案,提出了一种基于CT影像组学的NSCLC预后分析方法.首先,对患者肺部CT影像中的肿瘤区域进行分割;然后,对肿瘤区域进行影像组学特征提取、优化;最后,将优化后的特征数据与患者的预后生存情况作为输入,利用机器学习的方法构建预后分析模型,预测患者的预后生存时间范围.选用124例NSCLC患者数据进行实验,以具有临床意义的3年生存期为预测界限,对患者预后生存时间范围进行预测.实验结果表明,预后分析模型的预测准确率达到91.9%,可以有效地辅助医生对非小细胞肺癌患者的预后情况进行更加精准的评估,制定出更具个性化的治疗与复查方案.
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文献信息
篇名 基于CT影像组学的非小细胞肺癌预后分析方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 计算机断层扫描 非小细胞肺癌 影像组学特征 预后分析
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 637-642
页数 6页 分类号 TP391
字数 4452字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 聂生东 上海理工大学医学影像工程研究所 113 754 15.0 22.0
2 王旭 上海理工大学医学影像工程研究所 4 0 0.0 0.0
3 段辉宏 上海理工大学医学影像工程研究所 6 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
计算机断层扫描
非小细胞肺癌
影像组学特征
预后分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
上海市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.lawyee.net/Act/Act_Display.asp?RID=46696
项目类型:面上项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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