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计算机图像分析挖掘乳腺癌病理预后新指标

ISSN号：1000-6737
期刊名称：《生物物理学报》
时间：0
分类：R737.9[医药卫生—肿瘤;医药卫生—临床医学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]武汉大学中南医院肿瘤科,肿瘤生物学行为湖北省重点实验室,湖北省肿瘤医学临床研究中心, [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院, [3]武汉大学中南医院病理科
相关基金：国家自然科学基金重点项目(81230031/H18);国家自然科学基金项目(61272274);湖北省医学领军人才培养工程计划(鄂卫生计生发[2013]4号);高校新世纪优秀人才计划(NCET-10-0644);湖北省自然科学基金项目(2013CFB374)~~

作者：陈佳梅[1], 屈爱平, 王林伟[1], 袁静萍[1], 杨芳[1], 向清明[1], Ninu Maskey, 杨桂芳[3], 刘娟, 李雁[1]

关键词：乳腺浸润性导管癌, 苏木素-伊红组织病理图像, 计算机辅助图像分析, 形态学特征, 预后

中文摘要：

应用计算机辅助图像分析方法研究了230例乳腺浸润性导管癌(invasive ductal carcinoma of the breast,IDC)的1 150张苏木素-伊红组织病理图像。用支持向量机模型分割上皮-间质,用标记点控制的分水岭算法分割细胞核,提取出730个形态学特征。Kaplan-Meier生存分析显示12个形态学特征与8年无病生存相关(P【0.05);Cox比例风险回归模型显示其中4个参数为独立预后因子:癌巢细胞密度(HR 1.645,95%CI[1.193,2.270],P=0.002)、间质细胞结构特征(HR 1.507,95%CI[1.084,2.095],P=0.015)、癌巢特征(HR 1.361,95%CI[1.026,1.804],P=0.032)及癌巢细胞核特征(HR 0.731,95%CI[0.538,0.993],P=0.045),可作为预测IDC预后的病理新指标。

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