CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用研究

肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。非小细胞肺癌（NSCLC）作为肺癌的主要类型，其个体化治疗至关重要。随着医学影像技术的发展，CT深度学习与影像组学在非小细胞肺癌的术后护理中发挥着越来越重要的作用。本文将探讨CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用研究。

一、非小细胞肺癌概述 非小细胞肺癌占所有肺癌的80%-85%，包括鳞状细胞癌、腺癌和大细胞肺癌等亚型。NSCLC的预后因素包括肿瘤分期、病理类型、基因突变、患者年龄、合并症等。早期NSCLC的主要治疗方法是手术切除，术后辅助治疗包括化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗等。

二、CT深度学习在非小细胞肺癌术后护理中的应用 CT（计算机断层扫描）是评估肺癌患者肿瘤大小、位置、分期及疗效的重要手段。近年来，深度学习技术在医学影像分析领域取得了显著进展，为非小细胞肺癌的术后护理提供了新的思路。

术后疗效评估：深度学习算法可以自动识别CT图像中的肿瘤区域，准确测量肿瘤体积变化，评估术后疗效。与传统方法相比，深度学习具有更高的准确性和可重复性。

术后复发监测：深度学习算法可以分析术后患者的CT图像，及时发现肿瘤复发或转移的迹象。与传统的人工阅片相比，深度学习具有更高的敏感性和特异性，有助于提高复发监测的准确性。

术后并发症诊断：深度学习算法可以识别术后患者的CT图像中的异常征象，如肺不张、胸腔积液、肺炎等。这有助于及时发现并处理术后并发症，降低患者死亡率。

三、影像组学在非小细胞肺癌术后护理中的应用 影像组学是一种新兴的影像分析技术，通过提取医学影像中的高通量特征，建立影像特征与临床病理特征之间的关联。影像组学在非小细胞肺癌的术后护理中具有广泛的应用前景。

预后评估：影像组学可以提取NSCLC患者的CT图像特征，如肿瘤形状、密度、纹理等，建立影像特征与预后因子之间的关联模型。这有助于评估患者的预后，指导个体化治疗。

疗效预测：影像组学可以分析术后患者的CT图像特征，预测化疗、放疗、靶向治疗等治疗手段的疗效。这有助于制定个体化治疗方案，提高治疗效果。

并发症风险评估：影像组学可以提取术后患者的CT图像特征，评估患者发生术后并发症（如肺炎、肺不张等）的风险。这有助于制定个体化护理方案，降低并发症发生率。

四、总结 随着医学影像技术的不断进步，CT深度学习与影像组学在非小细胞肺癌的术后护理中发挥着越来越重要的作用。通过准确评估术后疗效、监测肿瘤复发、诊断术后并发症等，为患者提供个体化的护理方案，提高生存质量和预后。未来，随着人工智能技术的不断发展，CT深度学习与影像组学在非小细胞肺癌术后护理中的应用将更加广泛，为患者带来更多的获益。

庞慧

焦作市第二人民医院