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申请/专利权人：汕头大学医学院附属肿瘤医院
摘要：本发明属于疾病风险预测领域，涉及一种肺癌立体定向放射治疗放射性肺炎风险新型预测因子的构建及验证方法，包括如下步骤：A、病例收集；B、4DCT模拟定位扫描；C、靶区及危及器官的勾画；D、放疗计划设计；E、提取肿瘤相关参数；F、计算并发放射性肺炎发生概率；G、筛选预测因子；H、获取截点。本发明首次利用放射生物学模型筛选出肺癌SBRT治疗中与≥2级RP发生相关性最高的新型预测因子LungPTVL；首次获得该新型预测因子的截点数值。该新型预测因子可帮助临床医生区分出发生≥2级RP风险高和低的患者，医生可根据患者发生RP的风险高低采取合适的治疗策略，降低RP发生概率，实现个体化精确放疗。
主权项：1.一种肺癌SBRT放射性肺炎风险新型预测因子的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：A、病例收集：收集已经过SBRT治疗的NSCLC患者资料；B、4DCT模拟定位扫描：在自由呼吸状态下扫描得到一套自由呼吸图像和一套4DCT图像，扫描得到的所有CT图像序列传送到Eclipse计划系统进行靶区勾画和计划设计；C、靶区及危及器官的勾画：在肺窗下勾画自由呼吸图像上的大体肿瘤靶区、内靶区和计划靶区；正常器官需勾画正常肺组织、胸壁和肋骨；D、放疗计划设计：使用多种剂量分割方案分别设计放射治疗计划；E、提取肿瘤相关参数：利用计划系统分别测量得到多个肿瘤相关参数；F、计算并发放射性肺炎发生概率：在计划系统中分别导出不同剂量分割方案的正常肺组织剂量-体积直方图，利用预测模型计算每例患者≥2级并发放射性肺炎发生的概率数值；G、筛选预测因子：分别计算多个肿瘤相关参数与每例患者≥2级并发放射性肺炎发生的概率数值的相关系数、以及每例患者≥2级并发放射性肺炎发生的概率和多个肿瘤相关参数在使用不同拟合模型时的R2数值，所述相关系数和所述R2数值最大的肿瘤相关参数为预测效能最高的预测因子；H、获取截点：利用分析工具分析每例患者≥2级并发放射性肺炎发生的概率和所述效能最高的预测因子之间的关系，得到所述效能最高的预测因子的截点数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学医学院附属肿瘤医院 肺癌SBRT放射性肺炎风险新型预测因子及其构建方法
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