面向食管鳞癌放疗的多模态图像转化及疗效预测

发布时间：2021-04-20 22:38

　　食管鳞癌（Esophageal squamous cell carcinoma,ESCC）是世界范围内具有高发病率和高死亡率的恶性肿瘤之一。我国的食管鳞癌发病率和死亡率非常高,排在世界前列。食管鳞癌发现及时可采用切除的方法,治疗过程简单且成效好。但由于患者前期对于发病所表现出来的症状不重视,导致中晚期患者居多,因此,放射治疗成为主要的治疗手段之一。但由于不同患者的体质等差异,在经过放疗后的治疗疗效也会有所不同。有的人经过放疗后会有明显的好转,而有的人经过放疗后并没有达到理想的治疗效果。因此,患者和医生十分关注放疗的疗效,预测放疗效果意义重大。此外,食管鳞癌的诊断和放疗计划的制定与实施需要图像的支持,而CT（Computed Tomography）图像和PET（Positron Emission Tomography）图像在放疗方案制定和放疗疗效评价中起到了重要作用。通过对图像的分析,可以提取到很多有效信息,这些信息对于患者病情的诊断和放疗效果的预测起到了很重要的作用。现在计算机行业的发展,人工智能的兴起,推动了医学领域的研究,为医学领域的工作带来的曙光。食管鳞癌患者也是其中受益者之一。... 

【文章来源】：济南大学山东省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 癌症的多模态数据及其转化融合
        1.2.2 食管鳞癌的放化疗效果预测
        1.2.3 其他癌症的智能辅助研究
    1.3 本文主要工作及创新点
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 创新点
    1.4 论文的结构安排
第二章 食管鳞癌及相关技术
    2.1 食管鳞癌及其多模态数据
        2.1.1 食管鳞癌及其病理
        2.1.2 食管鳞癌的CT图像
        2.1.3 食管鳞癌的PET图像
    2.2 相关智能方法
        2.2.1 卷积神经网络
        2.2.2 条件生成对抗网络
    2.3 系统开发的关键技术
        2.3.1 B/S架构
        2.3.2 Spring开发技术
    2.4 本章小结
第三章 基于条件生成对抗网络的多模态图像转换
    3.1 研究方法
        3.1.1 数据获取及预处理
        3.1.2 模型结构与优化过程
        3.1.3 模型设计
    3.2 实验及结果分析
        3.2.1 数据集及模型参数设置
        3.2.2 实验结果及分析
    3.3 本章小结
第四章 基于三维卷积神经网络的食管鳞癌放疗疗效预测
    4.1 研究方法
        4.1.1 数据预处理
        4.1.2 模型设计
    4.2 实验及结果分析
        4.2.1 数据集及模型参数设置
        4.2.2 实验结果及分析
    4.3 本章小结
第五章 食管鳞癌辅助放疗平台搭建
    5.1 开发环境
    5.2 食管鳞癌辅助放疗平台设计
        5.2.1 系统概述
        5.2.2 系统角色
        5.2.3 系统详细功能设计
        5.2.4 数据库设计
        5.2.5 系统逻辑架构设计
    5.3 食管鳞癌辅助放疗平台实现与测试
        5.3.1 基础功能模块实现及测试
        5.3.2 辅助放疗模块实现及测试
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 全文工作总结
    6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
附录



本文编号：3150537