基于CT影像组学的非小细胞肺癌预后分析方法

发布时间：2025-06-25 23:30

　　 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.

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引言
2 本文方法
    2.1 实验设计
    2.2 肿瘤分割
    2.3 特征提取
    2.4 特征优化
    2.5 数据平衡
    2.6 预后分类模型的建立
3 结果与讨论
    3.1 实验数据
    3.2 实验结果
        3.2.1 模型预测结果
        3.2.2 生存分析
    3.3 讨论



本文编号：4052790