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CT紋理特征分析在孤立性肺結節(jié)診斷中的研究進展

發(fā)布時間:2022-12-23 00:26
  肺癌是我國發(fā)病率位居首位的惡性腫瘤,胸部CT掃描能提高肺癌的檢出率和正確診斷率。早期或沒有癥狀的肺癌大多表現(xiàn)為孤立性肺結節(jié),因此肺部結節(jié)的鑒別診斷非常重要。傳統(tǒng)CT診斷基于肺結節(jié)影像外部及密度特征,對于部分結節(jié),尤其是磨玻璃密度結節(jié)的鑒別較困難。CT紋理特征分析基于內部灰度特點變化等多種特征的量化,為孤立性肺結節(jié)的良惡性鑒別、預后判斷及基因突變預測提供有用參考,從而彌補了傳統(tǒng)CT量化評估不足的缺點。本文總結CT紋理特征分析的基本原理、方法和工作流程及其在孤立性肺結節(jié)診斷中的應用。 

【文章頁數(shù)】:8 頁

【文章目錄】:
1 孤立性肺結節(jié)定義、分類及病理基礎
2 CT紋理特征分析的基本原理、方法和工作流程
    2.1 CT紋理特征分析的基本原理
    2.2 CT紋理分析的基本方法
    2.3 CT紋理分析的工作流程
3 CT紋理特征分析在孤立性肺結節(jié)診斷的應用
    3.1 SPN良惡性的診斷和鑒別
    3.2 SPN侵襲性的預測和鑒別
    3.3 SPN基因突變狀態(tài)的預測和鑒別
    3.4 SPN的預后判斷及預測
4 結語


【參考文獻】:
期刊論文
[1]放射組學圖像分割法研究進展[J]. 霍文禮,孫洪贊.  中南醫(yī)學科學雜志. 2019(04)
[2]影像組學結合臨床對非小細胞肺癌基因狀態(tài)的預測[J]. 王紫君,陳星池,黃勁柏,邱大勝.  臨床放射學雜志. 2019(06)
[3]Logistic回歸分析高分別率CT的紋理特征對孤立性肺結節(jié)診斷價值[J]. 孔令重,姜壯國,曹小江,彭昌勇.  新疆醫(yī)科大學學報. 2019(02)
[4]計算機體層攝影術紋理分析對孤立性肺結節(jié)良惡性鑒別診斷的價值[J]. 鄂林寧,張娜,王榮華,武志峰.  中華腫瘤雜志. 2018 (11)
[5]CT紋理分析技術鑒別良惡性孤立性肺結節(jié)[J]. 張娜,鄂林寧,吳山,武志峰.  中國醫(yī)學影像技術. 2018(08)
[6]肺腺癌EGFR突變狀態(tài)與CT紋理灰度共生矩陣的相關性研究[J]. 呂昌生,王金,徐智杰,王錦光.  中國臨床醫(yī)學影像雜志. 2017(09)
[7]紋理特征分析在肺部磨玻璃結節(jié)隨訪中的應用[J]. 王波濤,劉剛,何蕾,李麗慧,陳志曄.  中國醫(yī)學影像學雜志. 2017(06)
[8]CT圖像紋理分析在鑒別良惡性肺結節(jié)中的價值[J]. 遲淑萍.  實用放射學雜志. 2016 (11)
[9]基于CT圖像紋理分析腫瘤異質性的研究進展及應用[J]. 劉慧,王小宜,龍學穎.  國際醫(yī)學放射學雜志. 2016(05)



本文編號:3724344

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