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摘要：本发明属于智能医疗领域，具体涉及基于肿瘤浸润边缘E‑TLS预测非小细胞肺癌预后的方法和设备，方法包括S101：获取非小细胞肺癌患者的肿瘤组织病理切片；S102：定位所述肿瘤组织病理切片的肿瘤浸润边缘；S103：提取所述肿瘤浸润边缘的E‑TLS密度特征；S104：根据所述肿瘤浸润边缘的E‑TLS密度特征判断非小细胞肺癌患者的预后，如果所述E‑TLS密度特征低于E‑TLS密度阈值判断患者预后较好，高于E‑TLS密度阈值判断患者预后较差。本研究将NSCLC肿瘤精细化分为三个区域，探究了三个区域中不同成熟状态TLS的表达和与患者预后的相关性，为预测NSCLC患者的预后及未来的免疫治疗提供更多依据。
主权项：1.一种基于肿瘤浸润边缘E-TLS预测非小细胞肺癌预后的方法，其特征在于，所述方法包括：S101：获取非小细胞肺癌患者的肿瘤组织病理切片；S102：定位所述肿瘤组织病理切片的肿瘤浸润边缘；S103：提取所述肿瘤浸润边缘的E-TLS密度特征；S104：根据所述肿瘤浸润边缘的E-TLS密度特征判断非小细胞肺癌患者的预后，如果所述E-TLS密度特征低于E-TLS密度阈值判断患者预后较好，高于E-TLS密度阈值判断患者预后较差。
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百度查询： 大连医科大学附属第二医院 基于肿瘤浸润边缘E-TLS预测非小细胞肺癌预后的方法和设备
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