结直肠癌术前N分期的随机森林预测模型的建立与验证
临床预测模型在结直肠癌术后并发症中的应用现状
doi:10.3971/j.issn.1000-8578.2023.23.0293
临床预测模型在结直肠癌术后并发症中的应用现状
林浩1，胡婷1，王朝樣1，张海宝1，巨家华1，俞永江1,2
Application of Clinical Prediction Models for Postoperative Complications of Colorectal Cancer
LIN Hao1, HU Ting1, WANG Chaoyang1, ZHANG Haibao1, JU Jiahua1, YU Yongjiang1,2
1. The First Clinical Medical College of Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;
2. Department of Gastrointestinal and Hernia and Abdominal Wall Surgery, The First Hospital of Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
CorrespondingAuthor:YUYongjiang,E-mail:**************
Abstract: Postoperative complications of colorectal cancer (CRC) are the main cause of postoperative death and seriously affect the quality of life and survival time of patients. The application of a clinical prediction model for postoperative complications of CRC can help promptly identify high-risk patients. Accordingly, reasonable intervention measures can be actively taken to reduce the incidence of postoperative complications of CRC. A scientific basis can also be provided to improve the prognosis of patients. In this work, literature on the risk-factor analysis and prediction-model construction of postoperative complications of CRC at home and abroad in recent years was collected and reviewed. The evaluation content and efficiency of the clinical prediction models in postoperative complications of CRC were summarized. Their advantages and disadvantages were also analyzed. The purpose of this study was to provide a reference for the subsequent optimization of such models and the development of a strong, clinically practical, and universal risk-screening tool for postoperative complications of CRC.
结直肠癌动物模型建立的研究进展
Ａ —Ｎ Ｒ ｇ Ｏ ｓ的影 响 ［ ］ ２ ０ ，６ ４ ：７ ３ ２ Ｊ ０ ６ ２ （ ） ３ １— ７ ［］ 丁政， 建胜 ７ 李 艾 迪 注 射 液 辅 治 胃癌 根 治 ｌ后 患 者 ３ 术 ８例 ［ ］ Ｊ．
（ ．天 津 中医药大学 ， １ 天津 ３ ０ ７ ；．天 津市人 民 医院 ， ００３ ２ 天津 ３ ０ ２ ） ０ １ １
［ 键 词 ］ 结 直 肠 肿 瘤 ； 型 ； 物 关 模 动
［ 中图 分 类 号 ］ Ｒ ３ ． ５ Ｒ一３ ２ ７５３ ； ３ ［ 献标 识码 ］ Ａ 文 ［ 章编 号 ］ １０ ８ ４ （ ０ ０ ３ ４ ７ Ｏ 文 ０ ８— ８ ９ ２ １ ）３— ３ ４一 ３
［５］陈 平 ， 伟达 ， 红 兰 ， ．慈 丹 胶囊 联 合 Ｅ Ｆ方 案 治 疗 晚 期 胃 １ 郑 高 等 Ｌ 癌 临 床 分 析 ［ ］ 廿 中西 医 结 合 杂志 ，０ ７ ２ ３）１７—１９ Ｊ ．｝界 ２０ ， （ ：６ ６ ［６ １ ］张 雪 莉 ， 叶正 宝 ， 国瑾 ， ．Ｈ Ｆ 丁 等 Ｌ Ｐ方 案 联 合 平 消胶 囊 治 疗 晚 期 胃癌 疗效 观察 ［］ Ｊ ．现 代 中 西 医结 合 杂 志 ，０ ４ １ （ ）４ ０ ２ ０ ，３ ４ ：５ ［７ １ ］张 亚声 ， 莉 菲 ， 雪 松 ．至 精 颗 粒 治 疗 胃 癌 １８例 临 床 观 察 朱 翁 ４ ［］ ｊ ．中西 医结 合 学 报 ，０ ６ ４ ３ ： １ ３ ７ ２ ０ ， （ ）３５— ｌ ［８ １ ］王洪 真 ， 王海 滨 ， 高宏 ， ．Ｄ Ｆ方 案 联 合 扶 正 和 胃汤 治 疗 进 展 等 Ｃ 期 胃癌 ３ ４例 临 床 观 察 ［ ］ 中 国 中 西 医 结 合 杂 志 ，０ ７，７ Ｊ ２０ ２
AJCC结直肠癌分期系统更新解读
Βιβλιοθήκη BaiduIV级
4、影响预后的因素
影响预后因素
1、手术前或预处理前血清癌胚抗原(CEA)水平 ng/ml 2、肿瘤沉积（TD） 3、环周切缘（CRM） 4、神经周围浸润（PNI） 5、微卫星不稳定（MSI） 6、新辅助治疗后肿瘤退缩评分（TRS） 7、 KRAS基因突变
8、 NRAS基因突变 9、 BRAF基因突变
8
证据等级
Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅱ Ⅰ（用于疗效预测） Ⅱ（用于预后风险） Ⅱ（用于预后风险）Ⅰ （用于疗效预测） Ⅱ（用于预后风险）
9
RAS基因和BRAF基因突变
第七版AJCC指南中“影响预后的因素” 仅提到KRAS基因突变，而在第八版中该项在保留了KRAS基因 外，还增加了NRAS基因突变及BRAF基因突变。
2、结肠癌根治性手术后的生存预测模型 网址：http://www.mskcc.org/nomograms/colorectal/overall-survival-probability
6
2、临床/病理分期
7
3、循证医学证据等级*
循证医学证据等级给AJCC分期系统纳入的更新内容确定证据级别
I级
证据来自多个大型全国性或国际性研究的一致性结果，研究要求设计并实施良好，在合适的患者人
群中进行，具有合适研究终点及合理治疗方案，既可以前瞻性研究，也可以是回顾性研究，但所有
提升肿瘤治疗前TNM分期评估的实施步骤
提升肿瘤治疗前TNM分期评估的实施步
骤
1. 收集临床资料
收集和整理患者的临床资料，包括病史、体格检查结果、影像学检查结果（如CT、MRI等）、实验室检查结果（如血液检查、肿瘤标志物等）等。确保资料的准确性和完整性。
2. 病理检查
进行组织病理学检查，包括手术标本、活检标本或细针穿刺标本等。通过镜下观察和病理学分析，确定肿瘤的类型、分级和浸润深度等重要信息。
3. TNM分期
根据收集到的临床资料和病理检查结果，确定肿瘤的TNM分期。TNM分期包括T（原发肿瘤）、N（淋巴结转移）和M（远处转移）三个方面的评估。根据肿瘤的大小、淋巴结转移情况和远处
转移情况，将肿瘤分为不同的分期，如I期、II期、III期和IV期等。
4. 利用辅助检查手段
根据需要，结合辅助检查手段来进一步评估肿瘤的TNM分期。常用的辅助检查手段包括PET-CT（正电子发射计算机断层扫描）、内镜检查、骨扫描等。这些辅助检查可以提供更全面和准确的肿瘤
分期信息。
5. 综合评估和确定最终分期
综合临床资料、病理检查结果和辅助检查结果，进行综合评估，并确定最终的TNM分期。确保评估结果的准确性和可靠性。
6. 治疗方案选择和预后评估
根据最终的TNM分期结果，选择适当的治疗方案。不同的分
期对应不同的治疗策略，包括手术治疗、放疗、化疗、靶向治疗等。
同时，TNM分期也是预后评估的重要依据，可以预测患者的生存期和疗效。
7. 定期随访和评估
对于已进行治疗的患者，定期进行随访和评估。随访过程中，根据患者的病情变化和复发转移情况，及时调整治疗方案，并进行预后评估。
基于NLR、TyG指数、FOBT建立结直肠腺瘤性息肉的临床预测模型演示稿件
数据质量评估
完整性评估
评估数据是否完整，是否缺少必 要的信息。
准确性评估
验证数据的准确性，确保数据来源 可靠，无误差。
代表性评估
评估数据是否具有代表性，是否能 够反映目标人群的特征和规律。
04
建立预测模型
模型选择
选择NLR（中性粒细胞与淋巴细胞比值）、TyG指数（甘油三酯与高密度脂蛋白比值）和FOBT（粪便潜血试验）作为预测模 型的指标，因为它们在结直肠腺瘤性息肉的发生和发展中具有重要影响。
生物样本
收集患者的血液、粪便等生物样 本，用于检测NLR、TyG指数和 FOBT等指标。
数据处理
数据清洗
对原始数据进行清洗，去除异常值、缺失值和不完整 数据。
数据转换
将数据转换为适合统计分析的格式，如数值型、分类 型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除量纲和单位的影响，使 不同指标之间具有可比性。
。
02
探索其他预测指标
除了NLR、TyG指数、FOBT外，还有许多其他可能的预测指标，如基
因突变、炎症因子等。未来研究可以探索这些指标与结直肠腺瘤性息肉
发病风险的相关性，以更全面地评估个体的患病风险。
03
推广应用
如果经过充分验证，基于NLR、TyG指数、FOBT的预测模型具有较好
的临床效果，那么可以考虑将其推广应用到临床实践中，为预防和治疗
基于WGCNA算法分析结直肠癌发病机制和预后风险模型的构建
基于WGCNA算法分析结直肠癌发病机制和预后风险模型
的构建
结直肠癌（CRC）是一种常见的恶性肿瘤，其发生和发展机制仍然不完全清楚。近年来，基因网络分析成为研究疾病发生机制的重要手段。其中，加权基因共表达网络分析（WGCNA）已广泛应用于研究复杂疾病的发病机制和预后风险模型的构建。
WGCNA算法是一种基于共表达矩阵的无监督聚类算法，通过计算基因之间的相关性，将相似表达模式的基因聚类成共表达模块，从而挖掘基因之间的相互作用关系。在CRC研究中，WGCNA可用于分析基因表达数据，鉴定与疾病相关的共表达模块，并探索这些模块与肿瘤发生、发展相关的生物学过程和通路。
在CRC中应用WGCNA算法，首先需要获取CRC组织样本的基因表达数据，并对原始数据进行预处理，包括清洗、标准化和筛选差异表达基因等步骤。然后，根据样本间基因表达值之间的相关系数构建共表达矩阵。常用的相关系数计算方法包括Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。
接下来，通过WGCNA算法将基因聚类成共表达模块。在WGCNA中，可以使用层次聚类方法（如动态树剪枝算法）将基因聚类成模块，然后计算模块间的相似性。常用的相似性度量包括基因模块的平均相似性和基因模块的高度相似性（模块内的连接强度）。
随后，可以使用一些生物信息学工具和数据库（如GO、KEGG等）对共表达模块进行功能分析，以鉴定与CRC发生、发展相关的生物通路和功能。此外，可以通过计算模块内基因的关键性指标（如模块内的连接强度和节点度数）来筛选出与CRC相关的关键基因。
基于单细胞RNA测序的结直肠癌预后预测模型的建立和验证
Vol.41No.2Feb.2021
上海交通大学学报（医学版）
JOURNAL OF SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY (MEDICAL SCIENCE)
基于单细胞RNA 测序的结直肠癌预后预测模型的建立和验证
马燕如1，季林华2，童天颖1，严宇青1，沈超琴1，张昕雨1，曹颖颖1，洪
洁1，陈豪燕1
1.上海交通大学医学院附属仁济医院消化科，上海200001；
2.上海交通大学医学院附属仁济医院胃肠外科，上海200001
［摘要］目的·基于单细胞RNA 测序（single cell RNA sequence ，scRNA-seq ）技术构建结直肠癌预后预测模型。方法·利用GEO
（Gene Expression Omnibus ）数据库获取结直肠癌样本的scRNA-seq 数据集，筛选与结直肠癌转移相关的差异基因作为预测模型的候选基因，运用套索回归算法（LASSO ）、Logistic 回归和Kaplan-Meier 生存分析进一步在癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas ，TCGA ）数据库中筛选及验证与结直肠癌预后相关的基因集，并建立结直肠癌预后预测模型。通过决策曲线分析和受试者工作特征（receiver operating characteristic ，ROC ）曲线评估预测模型在临床应用中的价值。结果·利用GEO 数据库获取的scRNA-seq 数据筛选出30个差异表达基因，进一步在TCGA 数据库中利用LASSO 回归得到9个关键基因，并以此对每例患者的关键基因表达进行评分。分别在训练集和验证集中对复发和未复发患者的评分进行比较，差异均有统计学意义（P <0.05）。采用Logistic 回归分析将肿瘤原发灶分级（T stage ）和是否发生远处转移（M stage ）2个独立的临床变量纳入评分-临床变量整合模型。对评分-临床变量整合模型的实际预测价值进行评估，ROC 曲线在训练集和验证集的曲线下面积分别为0.775和0.705。结论·基于scRNA-seq 结果，构建了较为稳定的结直肠癌预后预测模型，可供临床评估患者预后参考。
疾病预测模型的构建和验证方法
疾病预测模型的构建和验证方法疾病预测一直是医学领域研究的重点之一，目的是根据患者的个人信息，对其未来可能发生的疾病进行预测，以便及时进行干预和治疗。随着人工智能技术的不断发展，构建疾病预测模型也变得越来越容易。
疾病预测模型的构建方法
疾病预测模型通常包含以下几个步骤：
1. 数据采集：疾病预测模型的构建是基于数据的，因此首先需要采集相关的数据。这些数据可以来自于临床数据库、检查结果或者采集患者的生理信息。
2. 数据清洗和预处理：采集到的数据不一定是完全准确的，可能存在缺失值、异常值等问题。因此需要对数据进行清洗和预处理，使其符合模型拟合的要求。此外，还需要对数据进行特征筛选和降维等操作，以便更好地挖掘数据中的信息。
3. 模型选择和构建：疾病预测模型可以使用机器学习、深度学
习等方法进行构建。常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、随
机森林、神经网络等。在模型选择和构建的过程中，需要考虑模
型的性能指标、复杂度、鲁棒性等方面的问题。
4. 模型训练和调优：模型构建完成后，需要使用已有数据集对
模型进行训练和调优。这个过程旨在提高模型的预测精度，从而
更好地适应新的数据。
5. 模型验证和评估：为了评估模型的预测效果，需要将构建好
的模型应用到新的数据集上进行验证。模型的效果可以用精确度、召回率、ROC曲线等指标进行评估。
疾病预测模型的验证方法
模型的验证是评估模型性能的关键环节，一般可以采用以下几
种方式进行验证：
1. 留出法：留出法是将数据集划分为训练集和测试集两部分，
用训练集训练模型，用测试集评估模型的效果。这种方法简单易
结直肠癌核心基因筛选及其免疫相关性分析和临床预测模型构建
结直肠癌核心基因筛选及其免疫相关性分析和临床预测
模型构建
结直肠癌是一种常见的消化系统恶性肿瘤，发病率和死亡率都很高。
因此，研究结直肠癌的发病机制以及寻找新的治疗方法变得尤为重要。本
文将讨论结直肠癌核心基因的筛选方法、免疫相关性分析以及构建临床预
测模型的相关内容。
首先，在结直肠癌中筛选出核心基因是进行后续分析的重要步骤。核
心基因是指在疾病发生和发展过程中起主导作用的基因。通过生物信息学
方法，可以对结直肠癌患者的基因表达谱进行分析，并筛选出与结直肠癌
发生相关的差异表达基因。这些差异表达基因可能涉及到结直肠癌的发生
机制，如细胞增殖、凋亡、转移和血管生成等方面。通过进一步的功能分析，可以筛选出一组具有重要生物学功能的核心基因。
针对筛选出的核心基因，进行免疫相关性分析是一个重要的研究方向。研究表明，免疫细胞的数量和活性与肿瘤的发展和预后密切相关。因此，
分析核心基因的免疫相关性可以为了解免疫系统在结直肠癌中的作用提供
线索。免疫相关性分析可以包括评估核心基因在肿瘤和免疫细胞中的表达
水平、与免疫细胞浸润程度的相关性以及与免疫相关的信号通路的相关性等。这些分析可以揭示核心基因在结直肠癌免疫治疗中的潜在作用，为开
发新的免疫治疗策略提供理论依据。
最后，基于核心基因和临床数据构建预测模型是一种重要的临床应用。通过整合核心基因的表达数据和患者的临床信息，可以构建预测模型来辅
助临床医生进行结直肠癌的治疗决策。预测模型可以基于机器学习算法，
如支持向量机、随机森林等，来预测患者的生存期、复发风险以及治疗反
应等临床预后指标。这些预测模型可以通过进一步验证和临床应用来评估其准确性和预测效果。
随机生存森林在结直肠癌预后分析的应用的开题报告
随机生存森林在结直肠癌预后分析的应用的开题报
告
1. 研究背景
结直肠癌是一种常见的恶性肿瘤，其预后受多种因素影响，如患者年龄、病变部位、肿瘤分期等。当前，结直肠癌预后评估主要基于临床和病理特征，但这种方法存在缺陷，无法全面评估患者预后。因此，需要探索一种更准确和全面的结直肠癌预后评估方法。
随机生存森林方法是一种多元统计学方法，已被广泛用于复杂的生存分析领域，可以同时考虑多个特征的影响，并能够提供变量的相互作用分析，因此在结直肠癌预后分析方面应用具有广阔的前景。
2. 研究目的
本研究旨在探讨随机生存森林在结直肠癌预后分析中的应用，评估其预测能力及对结直肠癌患者预后影响的多种因素，为进一步路由研究提供参考。
3. 研究内容和方法
3.1 研究内容
本研究将收集结直肠癌患者的临床和病理资料，包括患者年龄、性别、病理类型、组织学分级、肿瘤分期、化疗方案、手术方式等因素，并进行随机生存森林分析，评估这些因素对结直肠癌患者预后的影响。
3.2 研究方法
在收集患者的临床和病理资料基础上，利用R软件进行随机生存森林分析。具体步骤包括：
（1）加载randomForest和survival等必要的R包；
（2）将数据集随机分成训练集和测试集；
（3）在训练集上建立随机生存森林模型，对测试集进行预测；
（4）利用log-rank检验和C-index值评估模型的预测能力；
（5）分析各个因素对结直肠癌患者预后的影响，并发现变量之间的相互作用。
4. 预期结果
本研究预计可以评估随机生存森林在结直肠癌预后分析中的应用价值，探讨其预测能力及对结直肠癌患者预后影响的多种因素，并为随机生存森林在临床实践中的应用提供参考。
结直肠癌TNM分期 ppt课件
治疗（Treatment）：
(一)术前准备 1.一般准备
2.改善全身情况(包括人造肛门的心理准备)
3.肠道准备(一般术前3~5天开始）
饮食:术前3~5天开始半流,术前2天流质 清洁肠道:石蜡油20ml,每晚1次,术前晚
服蓖麻油20ml,术前晚及术晨
清洁灌肠。 肠道抗菌药物：甲硝唑0.2, 3/日,氟哌酸 0.1, 3/日, 维生素K4-8mg, 3/日 (维生素K1 10mg 1/日）
结直肠癌的TNM分期
结直肠癌是常见的恶性肿瘤之一，在全球范围内为男性第 3 位、女性 第2位高发性恶性肿瘤，每年新发约120万例，死亡约60万例，其发病 和死亡呈明显上升趋势，且发病年龄有所提前。
结直肠癌的发病因素
1 、饮食因素：吉林省人民医院肿瘤生物治疗中心专家表示高动物蛋 白﹑高脂肪和低纤维饮食是结肠癌高发的因素。人们发现，在西欧及 美国等结肠癌高发区，随着饮食中脂肪、蛋ห้องสมุดไป่ตู้质等高胆固醇食物摄入 量的增加，结肠癌的发病人数也相应增加。
缺点：手术难、损伤大、永久人工肛门。
2．经腹直肠癌切除术(直肠前切除术,Dixon手术)
• 适应于：离肛缘5(10)cm以上直肠癌。 • 切除范围：乙状结肠下部及其系膜、 直肠中上部及其周围脂肪、肠 系膜下动脉（左结肠动脉分叉 以下扎）及其周围淋巴结，肿 瘤近端切除10cm以上,远端3cm。
最新早期结直肠癌和癌前病变实验诊断技术中国专家共识
最新早期结直肠癌和癌前病变实验诊断技术中国专家共识
摘要
近年来我国结直肠癌发病率逐年上升，且出现年轻化趋势。结直肠癌是为数不多的采用适当筛查方法可以发现癌前病变或早期肿瘤，从而通过适宜临床干预降低发病率和病死率的恶性疾病。肠镜为公认的筛查金标准，但我国人口众多，医疗资源分布不均，无法成为大规模筛查手段。本文主要介绍了常用及近年来新的无创实验诊断技术，介绍了各项技术在结直肠癌早诊和癌前病变筛查方面的优缺点，旨在为个人、医疗机构以及政府相关部门选择检查方法和制定筛查策略提供参考。
结直肠癌(co1orecta1cancer,CRC)是我国常见的恶性肿瘤之一。根据2019年国家癌症中心发布的《中国恶性肿瘤流行情况分析报告》显示，2015年度中国CRC新发38.8万例，死亡18.7万例，在全部恶性肿瘤中居第3位，发病率高居世界第一。回顾我国近30年CRC的发病和死亡趋势，中国新增CRC患者发病率以年均4%~8%左右的速度递增[1]02019年天津统计数据显示肠癌发病率达38/10万,已接近发病率最高的肺癌。反观美国统计数据，从1991—2016年美国总体癌症病死率下降29%,其中CRC病死率下降了53%o2023年美国CRC统计报告显示美国CRC发病率和病死率从1985年开始持续下降，2000年后呈快速下降趋势。从2000至2016年，美国CRC整体发病率平均每年下降3.3%,病死率平
均每年下降3%o
CRC是个长期的逐渐进展的过程，病因复杂，虽然我国CRC病例中约1/3的患者有遗传背景，但只有5%~6%的患者可确诊为遗传性CRC,其余为散发性CRC o 从病理类型看，我国CRC患者中管状腺癌的比例2010至2017年间从78.6%上升至93.4%[2],乘除6.6%肠癌患者的病理类型较为复杂，包括黏液腺癌、印戒细胞癌、高级别神经内分泌癌、鳞状细胞癌、腺鳞癌、未分化癌等,目前尚无权威的实验室检查手段可以筛查。发病率最高的管状腺癌有比较明确的发展过程，大都经由腺瘤发展而来，由腺瘤-不典型增生-癌的演变过程大概要经过10~15年这一时间窗为CRC的预防和早期诊断提供了有利的时机，也使得CRC成为为数不多的可以通过筛查降低发病率和病死率的恶性肿瘤。美国CRC发病率及病死率的下降，正是得益于有效早期筛查手段的应用和展开，尤其是内镜检查。从2000年到2018年美国50岁及以上人群的结肠镜普及率从20%升高到61%[3]o在我国，虽然早在2012年国家就将城市癌症早诊早治项目正式纳入国家重大公共卫生专项，针对城市高发的5大癌症（肺癌、结直肠癌、上消化道癌、乳腺癌和肝癌）开展了危险因素调查、高危人群评估和癌症筛查，并在一些地方政府支持下对社区开展了教育动员和筛查。但目前我国50岁以上人群接受肠镜的比例仍然较低，来自2012—2015年城市癌症早诊早治项目CRC筛查数据显示，在全国16个省份的182927名风险评估为CRC高风险的筛查对象中，也仅有25593名接受了结肠镜筛查，参与率仅为14.0%[4]o
基于卷积神经网络的直肠癌肿瘤淋巴转移智能识别技术
基于卷积神经网络的直肠癌肿瘤淋巴转移智能识
别技术
摘要
近年来，随着图像处理与人工智能技术的发展，应用基于医学影像大数据的分析方法来辅助医生决策或者解决临床实践中的棘手问题成为研究热点[1]。本文采用卷积神经网络，根据直肠癌患者的CT 影像资料和患者的个人基本资料，来 解决以下的问题，建立直肠癌肿瘤淋巴结智能识别技术。
问题一对患者CT 影像的识别，首先采用卷积神经网络进行深度监督学习，对所有的CT 影像进行特征提取。然后采用Softmax 回归系数[2,3]判断对所提取的特征进行分类（含肿瘤区域、不含肿瘤区域），建立一个二分类模型。最后根据给出的107名直肠癌患者的CT 数据，随机选取80%进行模型训练，20%来进行模型测试，来进行模型的训练与测试，并采用F-Score 系数进行模型的评价。
问题二对肿瘤的精准切割，本文根据患者所有含有肿瘤的CT 影像，采用基于全卷积神经网络的U-Net 框架，直接对肿瘤区域进行精准切割。为了增强网络对肿瘤区域的特征学习增强模型的拟合度，将所有数据分为80%训练、20%测试，并对训练数据集进行数据集增强。将经过模型切割出来的肿瘤掩模图和给定的肿瘤掩模图进行计算，求出评价模型图像切割的Dice 系数。
问题三对肿瘤区域的特征提取和淋巴结转移预测，这里采用CNN 和Pyradiomics 分别提取了肿瘤区域的卷积特征和放射学特征，并结合患者的个人基本信息年龄和性别（0/1：男/女），将这三种信息结合在一起使用随机森林（Random Forest ）[4]进行分类模型的建立。选取80%的数据进行模型训练，20%
结直肠癌TNM分期系统(2010年第七版)
美国癌症联合委员会(AJCC)/国际抗癌联盟(UICC)结直肠癌TNM分期系统(2010年第七版)
原发肿瘤（T）
T
x
原发肿瘤无法评价
T
无原发肿瘤证据
Tis 原位癌：局限于上皮内或侵犯黏膜固有层
T
1
肿瘤侵犯黏膜下层
T
2
肿瘤侵犯固有肌层
T
3
肿瘤穿透固有肌层到达浆膜下层，或侵犯无腹膜覆盖的结直肠旁组织
T
4a
肿瘤穿透腹膜脏层
T
4b
肿瘤直接侵犯或粘连于其他器官或结构
区域淋巴结（N）
N
x
区域淋巴结无法评价
N
无区域淋巴结转移
N
1
有1-3枚区域淋巴结转移
N
1a
有1枚区域淋巴结转移
N
1b
有2-3枚区域淋巴结转移
N
1c
浆膜下、肠系膜、无腹膜覆盖结肠/直肠周围组织内有肿瘤种植（TD, tumor deposit），无区域淋巴结转移
N
2
有4枚以上区域淋巴结转移
N
2a
4-6枚区域淋巴结转移
N
2b
7枚及更多区域淋巴结转移
远处转移（M）
M
无远处转移
M
1
有远处转移
M
1a
远处转移局限于单个器官或部位（如肝,肺,卵巢,非区域淋巴结）
M
1b
远处转移分布于一个以上的器官/部位或腹膜转移
解剖分期/预后组别
期别T N M Dukes MAC
0 Tis N
0M
－－
ⅠT
1N
M
A A
T 2N
M
A B
1
ⅡA T
3N
M
B B
2
ⅡB T
4a N
M
B B
2
ⅡC T
4b N
M
B B
3
ⅢA T
1-2N
1
/N
1c
M
C C
1
T 1N
2a
M
C C
1
ⅢB T
3-4a N
1
/N
1c
M
C C
2
T 2-3N
2a
M
C C
1
/C
2
T 1-2N
2b
M
C C
1
ⅢC T
4a N
2a
M
C C
2
T
3-4a N
2b
M
C C
2
T 4b N
1-2
M
C C
3
ⅣA 任何T 任何N M
期大肠癌患者预后预测模型的研究PPT课件
赋
值
无 ＝ 0，有 ＝ 1 无＝1，少量＝2，中量 ＝3
无 ＝ 0，有输血 ＝ 1
≥110 = 1，<110且≥90 ＝2，<90且≥60 =3，<60 =4
≤240 = 0，>240 =1
≥35 = 0，<35 =1
阴性 ＝0,阳性 ＝1
阴性 ＝0,阳性 ＝1
阴性 ＝0,阳性 ＝1
阴性 ＝0,阳性 ＝1
共159例为本次研究对象。
11
研究对象与方法
研究对象
一般情况： • 男性88例,女性71例; • 年龄31～85岁,中位年龄59岁； • 直肠117例，结肠42例。
12
随访
研究对象与方法
• 电话随访和书信随访； • 截尾患者记末次随访生存情况。
13
临床病理资料
研究对象与方法
• 发病年龄、性别、文化程度、 PS分级；
棕黄色颗粒。
17
免疫组化结果判断
计数5个高倍视野,按阳性细胞数占肿瘤细胞 数的比例,<10%为阴性,≥10%为阳性。
18
免疫组化结果
P53 CD44V6
cerB-2
VEGF
19
免疫组化质量控制
研究对象与方法
• 设有阳性对照、阴性对照和空白对照; • 盲法判断检测结果; • 随机化抽取标本重复染色,与前检测结果比较。
强化癌症治疗前TNM分期的评定实施方案
强化癌症治疗前TNM分期的评定实施方
案
1. 引言
本方案旨在为癌症治疗团队提供一个关于治疗前TNM分期的
强化评定实施方案。本方案将帮助团队更好地了解患者的肿瘤情况，为患者提供更精准的治疗方案。
2. TNM分期介绍
TNM分期是一种广泛应用于癌症诊断和治疗的评估系统，其
中T代表原发肿瘤的大小和扩散程度，N代表淋巴结转移情况，M
代表远处转移情况。通过TNM分期，医生可以更好地了解肿瘤的
严重程度，制定更合适的治疗计划。
3. 实施方案
3.1 患者资料收集
在评定治疗前TNM分期之前，首先需要收集患者的详细资料，包括病史、体检结果、影像学检查结果（如CT、MRI等）和病理
学检查结果。
3.2 肿瘤原发灶评估（T分期）
根据影像学检查和病理学检查结果，评估肿瘤的原发灶大小、
位置和扩散程度。根据T分期标准，将肿瘤分为T0-T4期。
3.3 淋巴结转移评估（N分期）
通过淋巴结活检、影像学检查等方法，评估淋巴结转移的情况。根据N分期标准，将淋巴结转移分为N0-N3期。
3.4 远处转移评估（M分期）
通过影像学检查、血液检测等方法，评估是否存在远处转移。
根据M分期标准，将远处转移分为M0-M1期。
3.5 综合评估和判定
根据上述评估结果，综合判断患者的TNM分期。根据不同的TNM分期，制定相应的治疗方案。
3.6 记录和报告
将评估结果详细记录在病历中，并向患者和治疗团队进行报告。确保所有相关人员了解患者的TNM分期和治疗计划。
4. 培训和质量控制
为确保评估的准确性和一致性，需要对评估团队进行专业培训。同时，建立质量控制机制，定期检查评估结果的准确性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
结直肠癌术前N分期的随机森林预测模型的建立与验证
目的:研究基于CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查并结合临床及病理资料建立的随机森林(RF)模型在预测结直肠癌术前N分期方面的价值。方法:回顾性收集并分析从2016年1月到2017年12月在吉林大学第一医院接受手术,经病理证实为结直肠癌的患者,在病理科得到每位患者的N分期,筛选出术前接受过
CT结肠平扫+增强检查的239例患者(其中N0、N1、N2期患者数目分别为119例、99例、21例),使用计算机随机分配软件以大致2:1的比例将患者分为训练集(167)测试集(72)。
分别检测病灶平扫、动脉期、静脉期的CT值,并计算动脉期、静脉期的对比强化率。病变均为单发病灶,入组患者在术前均接受CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查。
在PACS系统中收集影像学资料,在医生工作站上收集临床及病理资料(年龄、性别、糖类抗原19-9、癌胚抗原、糖类抗原72-4、肿瘤最大直径、肿瘤的位置、强化率、术后病理N分期)。使用SPSS软件分别对连续变量(性别和肿瘤位置)
进行t假设检验,对离散变量(年龄、癌胚抗原、糖类抗原19-9、糖类抗原72-4、肿瘤最大径、强化率)进行卡方检验,筛选出相关度最高的特征,进而用降维后得到的特征进行机器学习建模,通过ROC曲线和敏感度特异度等参数评价模型。
结果:结直肠癌N分期与CA199、A、V、A-P、V-P、A-P/P、V-P/P这七个特征有相关性(P值均<0.05,与年龄、最大直径、CEA、CA72-4均无相关性。随机森林模型预测的N分期与术后病理N分期具有高度一致性,训练集Kappa系数为0.78452(95%置信区间为0.69073-0.87830),测试集Kappa系数为0.58333(95%置信区间为0.39579-0.77088)。
随机森林模型预测结直肠癌N分期的训练集准确度为0.971,测试集的准确度为0.792。结论:基于CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查并结合临床及病理资料建立的随机森林(RF)模型可以提高结直肠癌术前N分期的影像学诊断效能。