影像组学在肺癌检测中的应用与进展

"这篇资源主要探讨了影像组学在医学领域的应用，特别是在肺癌早期检测和良恶性预测中的研究现状。文章提到了医学影像对于无创疾病监测的重要性，并指出基于CT的肺癌筛查虽然能降低死亡率，但误报率高。为解决这一问题，影像组学应运而生，通过提取和分析医学图像的定量特征来提高诊断准确性。" 在影像组学的研究中，国内外学者采用了多种方法。国内的研究如宋江典等人利用影像组学预测非小细胞肺癌患者的总体生存率，通过特征选择和一致性系数评估，找到了具有预后价值的特征。而在国际上，Hugo J. W. L. Aerts等运用稳定度和Cox比例风险回归模型来预测生存率，Shota Yamamoto等人则采用随机森林和逻辑回归预测非小细胞肺癌的基因突变状态，取得了良好的预测效果。Kenji Suzuki等人使用神经网络对胸部结节的良恶性进行识别，恶性结节识别准确率高达100%，但良性结节识别准确率较低。 此外，论文提及了一篇名为“基于定量影像组学的肺结节良恶性预测”的工程硕士学位论文，作者为汪俊，导师为刘侠。该论文详细探讨了使用定量影像组学方法预测肺结节性质，可能涉及特征提取、选择以及模型构建等多个环节，旨在提高肺结节诊断的精确度。 影像组学是一个快速发展的领域，结合了医学图像处理、数据分析和机器学习等技术，为精准医疗提供了新的可能性。在肺癌研究中，它有助于减少误报，提高早期检测和预后评估的准确性。同时，该领域的研究还在不断探索更有效的特征提取和预测模型，以提升临床决策支持的效能。