本文選題：影像組學 + 肺癌　； 參考：《自動化學報》2017年12期

【摘要】：肺癌是世界范圍內(nèi)致死率最高的癌癥之一,肺腫瘤的良惡性診斷對于治療方式選擇意義重大.本文借助影像組學(Radiomics)方法利用LIDC(Lung imaging database consortium)肺癌公開數(shù)據(jù)庫中619例病人的肺癌計算機斷層(Computed tomography,CT)影像數(shù)據(jù),分割出病變區(qū)域,并結合腫瘤醫(yī)學特性和臨床認知,提取反映腫瘤形狀大小、強度和紋理特性的60個定量影像特征,然后利用支持向量機(Support vector machine,SVM)構建診斷肺腫瘤良惡性的預測模型,篩選出對診斷肺腫瘤良惡性有價值的20個影像組學特征.為肺腫瘤良惡性預測提供了一種非入侵的檢測手段.隨著CT影像在肺癌臨床診斷中的廣泛使用,應用樣本量的不斷增加,本文方法有望成為一種輔助診斷工具,有效提高臨床肺腫瘤良惡性診斷準確率.
[Abstract]:Lung cancer is one of the most fatal cancers in the world. In this paper, by means of radiology), the computed tomographic CT images of 619 patients with lung cancer in the LIDC(Lung imaging database consortium) lung cancer open database were used to segment the lesion area, and combined with the characteristics of tumor medicine and clinical cognition. Sixty quantitative image features reflecting the shape, size, intensity and texture characteristics of lung tumors were extracted, and then a predictive model for the diagnosis of benign and malignant lung tumors was constructed by using support vector machine (SVM). Twenty imaging features were screened for diagnosis of benign and malignant lung tumors. It provides a non-invasive detection method for the prediction of benign and malignant lung tumors. With the extensive use of CT images in the clinical diagnosis of lung cancer and the increasing sample size, this method is expected to become an auxiliary diagnostic tool and to effectively improve the accuracy of diagnosis of benign and malignant lung tumors.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學自動化學院;中國科學院自動化研究所;東北大學中荷生物醫(yī)學與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(81227901,81527805,61231004,81501616,81301346,61672197) 黑龍江省然科學基金(F201311,12541105) 中國科學院科技服務網(wǎng)絡計劃(KFJ-SW-STS-160);中國科學院科研設備項目(YZ201502)資助~~
【分類號】：R734.2;TP391.41

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本文編號：1885177