【摘 要】
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目的:在传统临床因素中加入放射组学的方法,建立临床和放射组学联合模型,以提高宫颈癌患者总生存期（OS）的预测准确度,区分高危、低危患者,协助临床动态调整和优化治疗方案,实现个体化、精准治疗。材料和方法:回顾性分析湖南省肿瘤医院妇瘤科2017年10月至2019年5月期间106例经病理证实为宫颈癌的患者（FIGO分期:IB1-IVa）,患者被随机分为训练组（n=74）和验证组（n=32）。所有患者治疗
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目的:在传统临床因素中加入放射组学的方法,建立临床和放射组学联合模型,以提高宫颈癌患者总生存期（OS）的预测准确度,区分高危、低危患者,协助临床动态调整和优化治疗方案,实现个体化、精准治疗。材料和方法:回顾性分析湖南省肿瘤医院妇瘤科2017年10月至2019年5月期间106例经病理证实为宫颈癌的患者（FIGO分期:IB1-IVa）,患者被随机分为训练组（n=74）和验证组（n=32）。所有患者治疗前均行计算机断层扫描（CT平扫及对比增强扫描）,利用ITK-SNAP开源软件在治疗前CT扫描图像上勾画感兴趣区,通过分析工具包AK软件（Analysis Kit,GE Healthcare）提取了792个纹理特征（平扫、增强各396个）,用Pearson相关系数分析和Relief算法挑选出最具鉴别意义的6个纹理特征。放射组学评分（Radscore）通过Adaboost构建,并采用留一法交叉验证,以Akaike信息准则（AIC）为停止规则,采用Cox回归模型建立3个预后模型:临床模型、放射组学模型（Radscore）、临床和放射组学联合模型。以最佳模型生成诺模图,用校准曲线直观表示模型预测患者OS的符合度。然后根据约登指数（Youden index）将患者分为高风险组和低风险组,制作Kaplan-Meier曲线比较高风险组和低风险组之间的生存差异。结果:共筛选出6个最具鉴别价值的纹理特征,包括1个灰度共生矩阵特征和5个灰度游程矩阵特征。多因素Cox回归分析显示,只有FIGO分期和放射组学评分（Radscore）是与OS相关的独立预测因素（P＜0.05）。临床模型的训练组和验证组中FIGO分期的C指数分别为0.703（95%置信区间:0.572-0.834）和0.700（95%置信区间:0.526-0.874）;放射组学模型Radscore的C指数为0.794（95%置信区间:0.707-0.880）和0.754（95%置信区间:0.623-0.885）;临床和放射组学联合模型预测效能最优,C指数分别为0.830（95%置信区间:0.738-0.922）和0.772（95%置信区间:0.615-0.929）。结论:基于CT放射组学建立的3个预测模型,均对宫颈癌患者OS有预测价值。联合模型预测效能优于临床模型和放射组学模型,能更好地区分高、低危患者。
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目的:了解胃癌组织中微卫星状态及临床病理特点,并分析其与PTEN蛋白表达之间的关系。方法:研究选取2018年1月-2021年12月期间在我院住院治疗行胃癌根治术,术后病理诊断为胃癌的患者,以及胃镜下活检并经病理诊断为癌前病变（萎缩性胃炎、不典型增生）、非萎缩性胃炎的患者,将上述三类患者的组织标本制成病理石蜡组织块。严格按照纳入及排除标准选取符合要求病例共230例进行回顾性分析,其中胃癌组（实验组）
目的:通过检测膝痛风性关节炎（Knee Gouty arthritis,KGA）、膝骨性关节炎（Knee Osteoarthritis,KOA）、膝痛风合并骨关节炎（KGA合并OA组）患者血清及关节液中基质金属蛋白酶3（Matrix metalloproteinase3,MMP-3）与基质金属蛋白酶13（Matrix metalloproteinase13,MMP-13）的表达情况,了解MMP-3
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目的:探讨基于增强CT的影像组学模型在浆液性卵巢癌患者术后无进展生存时间（Progression-free survival,PFS）方面的预测价值。方法:回顾性分析103例2013年7月至2019年12月期间在湖南省肿瘤医院经病理确诊为浆液性卵巢癌且行手术治疗的患者的临床及影像资料,随机分为两组,训练组73例,验证组30例。从术前计算机体层摄影（Computed Tomography,CT）增强
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