摘要
在临床中,肺癌是导致患者死亡的主要因素之一,肺癌可根据不同的细胞癌变程度以及临床分类标准分为多种类型,其中小细胞癌与非小细胞癌是较为主要的类型之一。在临床中如何区分上述两种详细的肺癌类型对于治疗方案的制定有重要价值,为此本研究的目的是探讨两种肺癌类型应用CT影像鉴别的特征以及其诊断价值。方法 本研究的探讨对象为101例确诊患有肺癌的患者,分析所有患者的CT影像特征,从而归纳总结CT图像在不同肺癌类型鉴别中的价值,所提取的图像需进行分类预测。结果 本次研究中对影像组学特征进行筛选与分析,数量为20个,根据数据分析结果显示,应用KNN模型具有较为确切的价值,整体表现仍然不错。KNN模型作为一种无创、实用的方法,在实际应用中具有一定的价值。当然,为了提高敏感度,可以进一步优化模型或探索其他特征筛选方法。结论 基于CT影像组学特征,本研究实现了对小细胞肺癌与非小细胞肺癌的高准确率诊断。这些特征有助于临床医生在治疗前对肺癌类型进行准确判断,从而制定更合理的治疗方案。此外,本研究为肺癌的影像组学研究提供了有益的参考。
