發(fā)布時間：2017-12-08 08:09

  本文關(guān)鍵詞：基于機器學(xué)習(xí)方法的腦膠質(zhì)瘤影像分級研究

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【摘要】：腫瘤的精準(zhǔn)分級對病人的治療方面具有重要影響。腦膠質(zhì)瘤臨床上具有異質(zhì)性的特點,目前缺乏有效手段對腦膠質(zhì)瘤異質(zhì)性進行定量的評估。缺少有效的信息為醫(yī)生提供指導(dǎo),導(dǎo)致病人的臨床治療效果差。影像組學(xué)是一個多學(xué)科交叉并應(yīng)用于醫(yī)學(xué)的研究方向,相對于傳統(tǒng)的臨床診斷方法,影像組學(xué)的研究方法具有非侵入性、可量化性等方面的優(yōu)點。影像組學(xué)是高通量地從磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)、正電子發(fā)射型計算機斷層顯像(Positron Emission Computed Tomography,PET)及x射線計算機斷層掃描(Ray Computed Tomography,x-CT)等影像中提取大量高維的定量影像特征,完成將醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可以使用計算機解決的問題。目前,關(guān)于腦膠質(zhì)瘤的影像分級研究較少,本文中探索使用隨機森林(Random Forest,RF)算法和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)算法用于腦膠質(zhì)瘤分級模型的建立。本文使用從河南省人民醫(yī)院篩選出的71例單純腦膠質(zhì)瘤CT影像、臨床信息,從影像中提取特征,使用最小冗余最大相關(guān)(Minimal Redundancy Maximal Relevance,MRMR)方法和隨機森林算法對特征進行降維。選擇使用隨機森林算法和支持向量機算法兩種機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)對腦膠質(zhì)瘤良惡性進行分級。隨機森林算法在訓(xùn)練集上的正確分級率達到77.0%,驗證集上的正確分級率達到69.6%,AUC值為0.7572。支持向量機算法訓(xùn)練集上的正確分級率達到80.0%,驗證集上的正確分級率達到73.9%,AUC值為0.8253。實驗結(jié)果表明,支持向量機模型具有更優(yōu)的分類效果,相對于傳統(tǒng)的臨床病理定性描述腫瘤,本文中提取的影像特征能夠?qū)δX膠質(zhì)瘤進行精準(zhǔn)定量的描述,部分影像特征可能對于醫(yī)生臨床診斷具有參考價值。本文中設(shè)計的數(shù)據(jù)降維實驗以及腦膠質(zhì)瘤分級預(yù)測模型充分有效,建立的分級預(yù)測模型可以用于協(xié)助醫(yī)生對腦膠質(zhì)良惡性進行診斷。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R739.41;TP391.41

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本文編號：1265652