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

肺癌作为全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，对人类健康构成了巨大威胁。非小细胞肺癌（NSCLC）是肺癌中最常见的类型，占所有肺癌的80%以上。随着影像学技术的进步和人工智能的发展，非小细胞肺癌的个体化治疗研究取得了重要进展。本文将重点探讨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。

CT深度学习在非小细胞肺癌诊断中的应用

CT扫描是肺癌诊断的重要手段，通过深度学习技术对CT图像进行分析，可以提高肺癌的检出率和准确性。深度学习模型通过学习大量CT图像数据，能够识别肺癌的特征性征象，如肺结节、毛玻璃影等。此外，深度学习还可以预测肺癌的侵袭性和预后，为个体化治疗方案的制定提供依据。

影像组学在非小细胞肺癌分子分型中的应用

影像组学是利用高通量图像分析技术，从医学影像中提取大量高通量特征，结合临床数据进行多变量分析，以揭示肿瘤的生物学特性。在非小细胞肺癌中，影像组学可以用于肺癌的分子分型，如肺腺癌和肺鳞癌的鉴别诊断。影像组学特征与肿瘤基因表达水平密切相关，有助于指导个体化靶向治疗和免疫治疗。

CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌疗效评估中的应用

非小细胞肺癌患者在治疗过程中需要定期进行CT扫描以评估疗效。CT深度学习及影像组学技术可以定量分析肿瘤的体积、密度和形态变化，为疗效评估提供客观依据。与传统的肿瘤大小评估方法相比，CT深度学习及影像组学能够更加敏感地发现肿瘤的微小变化，从而实现早期疗效评估和及时调整治疗方案。

CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌预后预测中的应用

非小细胞肺癌患者的预后受多种因素影响，如肿瘤分期、分子分型、治疗反应等。CT深度学习及影像组学技术可以综合分析这些因素，构建预后预测模型，为个体化治疗提供指导。预后预测模型可以帮助医生评估患者的治疗风险和获益，制定个体化的治疗方案，提高患者生存质量和生存期。

结语

CT深度学习及影像组学技术在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用前景广阔。通过整合影像学特征和临床数据，可以为非小细胞肺癌患者提供精准的诊断、分子分型、疗效评估和预后预测，从而实现个体化治疗。未来，随着人工智能技术的不断发展和影像组学数据库的完善，CT深度学习及影像组学将在非小细胞肺癌个体化治疗中发挥更加重要的作用，为患者带来更好的治疗效果和生活质量。

李晓静

赣州市肿瘤医院