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基于颈部淋巴结MRI影像组学预测LANPC诱导化疗疗效的研究
基于颈部淋巴结MRI影像组学预测LANPC诱导化疗疗效的研究
摘要：近年来，以图像组学为基础的机器学习方法在癌症诊断和治疗方面取得了显著进展。颈部淋巴结是鼻咽癌（NPC）的常见首发转移部位，对于LANPC（局域进展的鼻咽癌）患者的诱导化疗疗效进行准确预测对于指导个体化治疗具有重要意义。本研究旨在基于颈部淋巴结MRI影像组学建立预测LANPC诱导化疗疗效的模型，并进行模型评估。
引言：鼻咽癌是一种高度侵袭性的头颈部恶性肿瘤，其中LANPC占所有鼻咽癌的比例较大。目前鼻咽癌的治疗主要包括手术、化疗和放疗，其中诱导化疗在治疗中起到至关重要的作用。然而，诱导化疗对不同患者的疗效存在差异，因此准确预测LANPC患者的诱导化疗疗效具有重要意义。
方法：本研究共纳入了100例LANPC患者的颈部淋巴结MRI影像资料。首先，对MRI影像进行预处理，包括图像去噪、图像对齐和图像分割。然后，提取颈部淋巴结的特征，包括形状特征、纹理特征和灰度直方图特征。接下来，采用机器学习方法，例如支持向量机（SVM）和随机森林（RandomForest），建立预测LANPC诱导化疗疗效的模型。通过交叉验证和ROC曲线分析，评估模型的性能。
结果：经过预处理和特征提取，得到了包括形状特征、纹理特征和灰度直方图特征在内的一组特征。采用SVM和随机森林方法建立的模型在预测LANPC诱导化疗疗效方面表现良好，具有较高的准确性、灵敏度和特异度。交叉验证和ROC曲线分析进一步证实了模型的优越性。
讨论：本研究基于颈部淋巴结MRI影像组学预测LANPC诱导化疗疗效，取得了良好的预测效果。通过机器学习方法建立的模型可以为医生提供在诱导化疗前预测患者疗效的重要辅助，有助于个体化治疗决策的制定。然而，本研究还存在样本量较小的问题，未来需要进一步扩大样本量并结合临床数据对模型进行验证。
结论：本研究建立的基于颈部淋巴结MRI影像组学的预测模型为LANPC诱导化疗疗效的准确预测提供了一种新方法。未来的研究需要进一步完善和扩大样本量，同时结合其他临床指标，提高模型的预测能力，并将其应用于临床实践中，为LANPC患者的个体化治疗提供指导。
关键词：图像组学；MRI影像；颈部淋巴结；LANPC；诱导化疗疗效；机器学习