CT影像组学结合肺癌血清肿瘤标志物预测非小细胞肺癌亚型的初步研究

目的通过CT影像组学特征和肺癌血清肿瘤标志物(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)联合检测,建立肺腺癌与鳞癌的鉴别预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2020年6月期间通过活检、纤维支气管镜或手术确诊的100例患者,其中所有患者在治疗前均进行胸部CT平扫和五个血清学指标(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)的检测。在肺窗勾画感兴趣区(Region of Interest,ROI),使用最小绝对收敛和选择算子(leastabsolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法来选择影像组学特征。使用多因素Logistic回归分析建立预测模型,通过曲线下面积(area under the curve,AUC)评估训练集和测试集的影像组学诺模图的性能。结果从训练集中的1217个影像组学特征中经过LASSO降维筛选出11个特征,计算影像组学评分。并使用性别、年龄、影像组学评分和血清肿瘤标志物构建多因素Logistic模型。经ROC曲线分析,训练集(AUC=0.944;95%置信区间(confidence interval,CI):0.894-0.993)和测试集(AUC=0.944;95%CI:0.867-1.000)能够很好地区分肺鳞癌和腺癌。结论CT影像组学和肺癌血清肿瘤标志物联合检测的结合可用于预测肺腺癌和肺鳞癌亚型,两者的结合为非小细胞肺癌的亚型诊断及治疗提供了更为可靠的临床依据。

BIM技术全寿命周期一体化应用研究

针对BIM技术在我国的发展及应用情况,对该技术的优势进行了阐述;研究给出了BIM辅助项目实施目标、技术路线、建模流程及其具体实施内容。以预应力钢结构等复杂工程为例,分别对BIM技术在工程设计、施工及运营维护等阶段的应用内容进行了详细的介绍。

基于血清肿瘤标志物的Logitboost模型用于肺腺癌和肺鳞癌鉴别的初步研究

目的利用肺癌血清肿瘤标志物建立Logitboost模型,并探讨该模型用于鉴别肺鳞癌与肺腺癌的可行性。方法选取2018年1月至2019年6月山东第一医科大学第一附属医院收治并经病理学证实为肺癌的患者222例,包括肺腺癌125例(肺腺癌组)、肺鳞癌97例(肺鳞癌组)。检测并记录两组患者血清癌胚抗原(CEA)、鳞状上皮细胞癌抗原(SCC)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、胃泌素释放肽前体(pro-GRP)、细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)表达水平。以肿瘤分型作为因变量,血清肿瘤标志物水平作为自变量,拟合Logitboost模型,采用10折交叉验证对模型进行评价。结果肺腺癌组患者SCC、NSE、pro-GRP、CYFRA21-1水平低于肺鳞癌组,肺腺癌组CEA水平高于肺鳞癌组,差异均有统计学意义(P<0.05)。SCC、NSE、CEA、pro-GRP、CYFRA21-1用于鉴别肺腺癌和肺鳞癌的受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)分别为0.642、0.577、0.647、0.579、0.627。利用5种肺癌血清肿瘤标志物拟合Logitboost模型,训练集AUC为0.882,10折交叉验证后,验证集预测准确率为71.9%,AUC为0.784。结论利用肺癌血清肿瘤标志物建立的Logitboost模型对鉴别肺鳞癌和肺腺癌有一定价值。

跨境电商对家纺行业出口贸易的影响及对策——以南通家纺行业为例

最近几年,跨境电子商务作为新兴的对外贸易手段,在逐渐冲击着国内原始的贸易格局与商业模式,并且成为国内经济增长的新动力,使国际间的合作交流日益紧密,推动着经济全球化进程的发展.同时,企业在应对这一新的形势中也面临着机遇和挑战.本文将对跨境电子商务的定义与内涵、发展的背景等方面开始阐述,之后研究跨境电商对南通家纺产业的影响进行分析,在阅读和整合了相关文献的基础之上,结合我国的国情和贸易业务情况,针对相应的问题,总结分析并提出相应的策略.

影像组学在肺癌中的应用研究进展

影像组学是从医学图像中提取大量的定量影像学特征,通过捕获整个肿瘤位置、范围、形态等和从3D图像中提取影像信息,旨在从临床影像学数据中提取肿瘤表型信息。已有大量研究表明,影像组学在肺癌的诊断和治疗中具有较大优势,影像组学已经发展成为辅助诊断、分析和预测肺癌转移的工具,现就影像组学在肺癌中的应用研究进展进行综述。