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Ⅰ期≤20mm微小结节肺腺癌患者术后长期生存分析
目的:回顾性分析手术切除的直径≤20 mm的Ⅰ期微小结节肺腺癌患者的5年生存率,以及5年生存率与患者临床特征、影像学特点和干预方法间的关系.方法:收集2007年6月-2015年5月就诊的404例有高分辨CT (high resolution CT,HRCT)图像、直径≤20 mm、手术切除肺微小结节的肺癌患者进行研究.其中311例为Ⅰ期肺腺癌,直径≤10 mm的微结节患者102例,直径为11～20mm的小结节患者209例.分析患者的5年生存率与影像特点、临床特征和治疗方法的关系.结果:微小结节肺腺癌患者的5年生存率为97.7％,微结节和小结节肺腺癌患者的5年生存率分别为99.0％和97.2％.女性微小结节肺腺癌患者的5年生存率明显高于男性(98.4％ vs 96.4％,P=0.042),吸烟微小结节肺腺癌患者的5年生存率低于不吸烟患者(92.3％ vs 98.5％,P=0.019).肺腺癌病理亚型、手术范围、有无淋巴结清扫和是否胸腔镜手术与患者的5年生存率无明显关系(P值均＞ 0.05).结论:直径≤20 mm的Ⅰ期微小结节肺腺癌患者预后良好,男性和吸烟可能增加了患者的死亡风险.
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基于多特征融合跟踪的微小肺结节识别算法
如何在海量的肺部高分辨率CT(HRCT)序列图片中准确识别微小结节(直径为5～10 mm)一直是肺结节计算机辅助检测(CAD)系统的研究重点和难点.本文提出了一种新的微小肺结节识别算法--多特征融合跟踪算法.该算法在处理一个HRCT序列图片时,首先结合大津法和形态学方法获取每一张CT图的肺实质,再通过基于灰度阈值和改进的模板匹配算法提取感兴趣区域(ROI),接着计算ROI的多个有效特征,然后在整个HRCT序列图片中进行ROI的多特征跟踪和融合,后根据分类规则识别并标出候选肺结节.实验证明,该算法能准确地检测出微小肺结节,且假阳率较低.
