TY - JOUR JF - jhbmi JO - jhbmi VL - 9 IS - 1 PY - 2022 Y1 - 2022/6/01 TI - Recurrence Detection of Non-small cell Lung Cancer (NSCLC) Tumors Using Imaging and Clinical Features TT - تشخیص عود تومورهای ریوی سلول غیر کوچک با استفاده از ویژگی‌های تصویری و بالینی N2 - مقدمه: تخمین پاسخ به درمان همیشه یکی از کارهای چالش‌برانگیز یک انکولوژیست است. با توجه به تأثیر بسزای عود کردن تومور در برنامه درمانی بیماران مبتلا به سرطان ریه، یافتن روشی جهت پیش‌بینی و تشخیص عود این تومورها قبل از شروع درمان دارای اهمیت فراوان است. این امر امروزه به صورت تجربی انجام شده و دقت آن بسیار وابسته به تبحر و تجربه پزشک است. لذا هدف از این مطالعه ارائه روشی خودکار جهت تشخیص عود کردن سرطان ریه مبتنی بر ویژگی‌های تصویری و بالینی است. روش: داده‌های مورد استفاده در این مطالعه از پرتال TCIA جمع‌آوری‌شده است. پس از پیش‌پردازش تصاویر، ناحیه بندی به روش اتسو و در مرحله بعد توسط مدل‌های از پیش آموزش دیده AlexNet و GoogleNet ویژگی‌های رادیومیک استخراج و در کنار ویژگی‌های بالینی جهت تشخیص عود کردن ضایعه مورد استفاده قرار گرفت. در نهایت توسط برخی روش‌های یادگیری ماشین به طبقه‌بندی پرداخته شد. نتایج: روش پیشنهادی ما در 162 بیمار مبتلا به سرطان ریه سلول غیر کوچک (NSCLC) با استفاده از پایگاه داده رادیوژنومیک NSCLC در پورتال (The Cancer Imaging Archive) TCIAمورد ارزیابی قرار گرفت. پس از پیش‌پردازش تصاویر، ناحیه بندی به روش اتسو و در مرحله بعد توسط مدل‌های از پیش آموزش دیده AlexNet و GoogleNet ویژگی‌های رادیومیک استخراج و در کنار ویژگی‌های بالینی جهت تشخیص عود کردن ضایعه مورد استفاده قرار گرفت. در نهایت توسط برخی روش‌های یادگیری ماشین به طبقه‌بندی پرداخته شد. نتیجه‌گیری: یافته‌ اصلی این مطالعه آشکار شدن قابلیت روش‌های یادگیری عمیق در استخراج ویژگی از تصاویر پزشکی اشاره کرد. به عنوان مثال در این مطالعه شبکه AlexNet قادر به استخراج ویژگی‌هایی از تصویر CT بیماران مبتلا به تومور ریوی بود که در تشخیص عود مجدد این ضایعات بسیار کمک کننده است. SP - 40 EP - 49 AU - Yousefi, Mahdi AU - Hedyehzadeh, Mohammadreza AD - Department of Biomedical Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad University, Dezful, Iran KW - Non-small cell Lung Cancer KW - Image Processing KW - Machine Learning KW - Deep Learning KW - Radiomics Features UR - http://jhbmi.ir/article-1-692-fa.html ER -