【摘 要】
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目的:利用深度学习模型自动分割小细胞肺癌患者胸部CT第4胸椎水平人体成分,对小细胞肺癌患者人体成分指标与生存期进行相关性分析,探讨人体成分分析在小细胞肺癌患者中生存期预测的作用。方法:选择2016年1月至2019年12月期间于吉林大学中日联谊医院确诊小细胞肺癌患者进行回顾性分析。应用ITK-SNAP分别对230例患者的胸大肌、胸小肌、皮下脂肪、纵隔脂肪进行分割,并使用Image J测量其面积,同时
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目的:利用深度学习模型自动分割小细胞肺癌患者胸部CT第4胸椎水平人体成分,对小细胞肺癌患者人体成分指标与生存期进行相关性分析,探讨人体成分分析在小细胞肺癌患者中生存期预测的作用。方法:选择2016年1月至2019年12月期间于吉林大学中日联谊医院确诊小细胞肺癌患者进行回顾性分析。应用ITK-SNAP分别对230例患者的胸大肌、胸小肌、皮下脂肪、纵隔脂肪进行分割,并使用Image J测量其面积,同时不考虑肿瘤特征,训练深度学习模型,评价模型分割准确性。69例规律进行疗效评价的患者分析人体成分与小细胞肺癌患者生存期的相关性。应用Ka Plan-Meier生存分析及Log-Rank检验比较生存关系,采用Cox比例风险模型进行单因素及多因素分析。结果:1.高胸肌面积的小细胞肺癌患者总生存期明显高于低值患者（HR=0.824,95%CI 0.511～1.329,P=0.044）,差异有统计学意义。多因素分析显示,胸肌面积、确诊时年龄、临床分期是影响小细胞肺癌患者预后的独立因素（HR=1.725,95%CI 1.054～2.822,P=0.030;HR=1.749,95%CI 1.067～2.868,P=0.027;HR=2.285,95%CI 1.337～3.907,P=0.003）。2.Log-Rank检验结果显示:小细胞肺癌患者中肌肉面积高值组与低值组总生存期差异具有统计学意义（median 11 vs 7,95%CI 8.148～13.852 vs 4.682～9.318,P=0.034）;小细胞肺癌患者中局限期与广泛期总生存期差异具有统计学意义（median 12 vs 7,95%CI 6.170～17.830 vs 4.596～9.404,P=0.001）,小细胞肺癌患者中年龄低值组与高值组总生存期差异具有统计学意义（median 11vs 6,95%CI 9.280～12.720 vs 4.480～7.520,P=0.011）。3.U-Net++模型在测试集中分割胸大肌Dice系数为0.86,Jaccard系数为0.78,分割胸小肌Dice系数为0.80,Jaccard系数为0.69。结论:1.胸肌面积对小细胞肺癌患者的OS具有独立预测作用,是小细胞肺癌患者OS的独立危险因素。2.BMI、皮下脂肪面积、纵隔脂肪面积与小细胞肺癌患者的OS无关,对小细胞肺癌患者无预测作用。3.利用U-Net++可以实现对胸肌的全自动分割。
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