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影像组学在预测宫颈癌同步放化疗疗效及淋巴结转移的研究的开题报告
一、选题背景与意义
宫颈癌是妇女生殖系统最常见的恶性肿瘤之一，据统计全球每年约有57万人被诊断为宫颈癌，其中90%以上发生在发展中国家。同步放化疗是宫颈癌治疗的常用手段之一，但患者的疗效及生存率仍有待进一步提高。
影像组学是一种将图像及其特征信息与临床数据相结合的技术，已在癌症研究中得到广泛应用。目前，影像组学在预测肿瘤疗效、分析病理类型、评估预后等方面取得了不俗的成果。因此，采用影像组学技术分析宫颈癌同步放化疗患者的影像数据，有望提高治疗的准确性和效果，为临床制定个性化治疗方案提供可靠的依据。
二、研究目的
本研究旨在探讨影像组学在预测宫颈癌同步放化疗疗效及淋巴结转移中的应用价值，为临床医生提供参考。
三、研究内容与方法
1.数据来源
本研究选取2015年至2020年在某医院就诊、经过同步放化疗治疗的宫颈癌患者为研究对象，共计200名。其中，淋巴结转移阳性患者100名，淋巴结转移阴性患者100名，均经过手术切除。所有患者均取得了IRB批准的同意书和放化疗的随访情况及影像资料。
2.影像数据处理
采用DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）格式储存影像数据，并利用医学影像处理软件进行影像预处理。获得受试者的以下三种影像数据：
(1)组织学图像：含有组织形态信息的病理切片图像；
(2)CT图像：经过同步放化疗治疗后的患者的断层影像图；
(3)PET-CT图像：对经同步放化疗治疗的患者进行F18-FDGPET-CT检查，获取其PET-CT图像。
3.影像特征提取
利用计算机辅助分析软件（CAD）对处理后的影像进行分割和筛选，提取相关的解剖学特征和生物学特征。常用的影像特征包括形态学特征（如体积、表面积）、纹理特征（如灰度共生矩阵、小波变换系数）、功能特征（如代谢率、灼热区大小）等。
4.建立影像组学模型
将提取的影像特征与患者临床数据相结合，建立影像组学预测模型。采用机器学习算法对影像组学模型进行训练，优选算法参数。通过交叉验证等方法对模型进行内部验证及外部验证，评估其预测准确性。
四、研究意义与应用价值
本研究对于提高宫颈癌同步放化疗的治疗效果、预测淋巴结转移及临床预后具有重要意义与应用价值。影像组学技术的应用将有助于为个体化治疗方案的制定提供参考，并为患者提供更好的医疗服务。