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目的 分析头颈部肿瘤患者放疗过程中腮腺图像纹理特征的变化,研究其与急性放射性口干症(级别)的关系。建立数学模型,早期预测放射性口干严重性。方法 观察23例头颈部肿瘤放疗的患者,根据放射治疗肿瘤协作组(RTOG)标准评价患者每周口干程度。采集这些患者放疗中每周的验证CT图像,传至MIM系统,勾画出腮腺的轮廓,在MATLAB(R2013a)中开发内部分析程序。分析放疗过程中每周腮腺CT图像的纹理特征的变化,包括平均CT值(MCTN)、标准差(STD)、偏斜度(skewness)、峰度(kurtosis)和熵(entropy),以及体积的变化。建立数学模型,并利用KNN方法对所建模型进行优化,预测口干级别。结果 平均CT值和体积的变化与口干程度无明显相关性(P>0.05),但根据二者每周的变化建立模型,预测口干级别,准确度为99%。结论 同时基于平均CT值和相对体积变化建立模型可早期预测口干严重程度。 相似文献
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