基于影像组学的隆突下淋巴结良恶性识别.docx

本文探讨了基于影像组学的隆突下淋巴结良恶性识别技术，这对于肺癌和食管癌的诊断和预后评估至关重要。隆突下淋巴结的转移情况直接影响患者生存率，而传统的判断方法依赖于侵入性的细针穿刺活检。随着医学影像技术的进步，尤其是CT扫描的高分辨率特性，使得非侵入性诊断成为可能。 影像组学是近年来发展起来的一种研究方法，它通过量化医学影像中的特征来分析疾病微环境。在肺部肿瘤和头颈部肿瘤的研究中，影像组学已证明能提取出具有预后价值的放射学特征。这些特征与肿瘤的生物学行为和临床表现有关，可以辅助医生制定更精确的治疗方案。 在本研究中，采用机器学习算法XGBoost，结合CT图像的统计特征和纹理特征，对隆突下淋巴结进行良恶性识别。通过Pyradiomics库提取ROI（感兴趣区域）的91维影像组学特征，包括18个统计特征（如能量、熵、均值等）和73个纹理特征（如GLCM、GLSZM、GLRLM、NGTDM、GLDM）。标准化这些特征有助于提高模型的训练速度和泛化能力。 接着，运用特征选择技术，如递归式特征消除，结合线性SVM模型对特征进行评分，逐步筛选出对分类最有贡献的特征。XGBoost模型用于分类任务，这是一种优化的梯度提升决策树算法，能够处理大量特征和数据，同时保持高效和准确。 该研究选取了80例肺癌患者的数据，其中40例为良性，40例为恶性，由组织切片病理结果确认。经过数据预处理，包括灰度调窗和目标区域提取，对1103层CT图像进行分析。实验结果显示，这种基于影像组学和机器学习的方法能有效地辅助医生判断隆突下淋巴结的良恶性，从而提高肺癌和食管癌的诊断准确率，为个体化治疗提供支持。 该研究展示了影像组学和机器学习在医疗诊断中的潜力，特别是在区分隆突下淋巴结转移性方面的应用。这种方法不仅减少了对侵入性活检的依赖，还可能通过提前识别转移情况，改善患者治疗计划和预后评估。未来的研究可以进一步扩大样本量，验证模型的稳定性和普适性，并探索更多高级的机器学习模型，以优化特征提取和分类效果。