基于结直肠病理图像计算的预后研究

发布时间：2024-07-05 01:01

　　结直肠癌是一种高发的癌症,与人们的生活习惯密切相关。结直肠癌分为两种,分别是结肠癌和直肠癌。结直肠癌的早发现早治疗将会很大程度上提高患者的预后效果。对结直肠病理图像当中的不同类型组织成分的分析,以及相关病理组学特征分析对预测患者术后生存状况有着重要作用。通过预测患者治疗后的预后状况,从而可以为医生治疗提供一些指导性建议,辅助医生为患者制定相应的治疗方案,使患者的治疗更加的得当。针对上述的情况,本文对结直肠癌的预后分析主要分为两步,第一步针对结直肠癌全扫描病理图像中的多种组织类型进行分割,方便病理医生进行识别,准确找到感兴趣区域;第二步分析结直肠癌病理图像中的组织成分等相关特征进行预后分析模型的建立,分析患者的生存状况以及生存差异性。在结直肠癌全扫描病理图像多种组织分割中,本文设计一种深度卷积网络DeepTissue Net,用于多种组织的分割。该方法将每一层卷积层输出的特征映射进行连接,保证特征映射的充分利用,同时引入focal loss损失函数缓解样本相似性以及样本不均衡问题。该方法的主要目的是在结直肠癌全扫描病理图像中分割10种类型组织区域,并使用多中心数据验证模型的有效性。以及使...

【文章页数】：64 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
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要内容及章节安排
第二章 相关理论基础
    2.1 深度卷积网络
    2.2 结直肠癌临床诊断原理
    2.3 生存分析基础
        2.3.1 删失数据
        2.3.2 生存概率
        2.3.3 COX比例风险回归模型
第三章 基于深度网络的结直肠全扫描病理图像多种组织分割
    3.1 研究动机
    3.2 基于深度卷积网络的结直肠癌全扫描病理图像多种类型组织分割
        3.2.1 图像标记
        3.2.2 数据集的构建
        3.2.3 DeepTissue Net深度卷积网络模型
        3.2.4 多中心数据
    3.3 实验设计
        3.3.1 实验数据
        3.3.2 实验环境
        3.3.3 实验设置
    3.4 实验结果和评估分析
    3.5 本章小结
第四章 基于结直肠癌病理图像计算的生存分析
    4.1 研究动机
    4.2 特征提取
        4.2.1 基于DeepTissue Net的组织比例特征和深度特征提取
        4.2.2 基于癌变区域的病理组学特征提取
        4.2.3 基于临床信息的特征提取
    4.3 特征选择
        4.3.1 最小冗余最大相关
        4.3.2 t检验
        4.3.3 威尔科克森秩和检验
    4.4 实验设计
        4.4.1 实验数据
        4.4.2 实验环境
        4.4.3 实验设置
    4.5 实验结果和评估分析
        4.5.1 单独每一组特征的预后生存分析
        4.5.2 不同特征组合后的预后生存分析
        4.5.3 临床特征和图像特征融合的预后生存分析
    4.6 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 本文工作内容及创新之处
    5.2 今后工作的展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间完成的科研情况



本文编号：4000792