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基于机器学习的影像组学分析在直肠癌异时性肝转移预测中的应用

发布时间:2021-10-10 16:44
  第一部分增强CT及MR影像组学特征预测直肠癌异时性肝转移目的:应用基于不同机器学习算法的增强静脉期CT及MR影像组学模型预测直肠癌异时性肝转移(metachronous liver metastases,MLM),并比较其价值。材料与方法:回顾性分析76例在我院治疗及规律随访的直肠癌患者,治疗前腹盆增强CT扫描均未发现肝转移。根据随访结果将患者分为24个月内MLM组(N=38)和无肝转移(non metachronous liver metastasis,nMLM)组(N=38)。比较两组间基线临床指标(年龄、性别、T分期、N分期、肿瘤标记物CEA及CA19-9)。对直肠癌原发灶增强CT、MR图像进行分割,分别提取了 1029个影像组学特征。应用最小绝对值收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)法分别对增强CT(1029个特征)、增强MR(1029个特征)以及两序列联合(2058个特征)提取的影像组学特征进行降维处理。采用五折交叉验证方法和六种机器学习算法(决策树,decision tree,DT;梯度... 

【文章来源】:北京协和医学院北京市 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:96 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于机器学习的影像组学分析在直肠癌异时性肝转移预测中的应用


图1-1直肠癌原发灶VOl手动勾画示意图??

静脉,直肠癌,耦合剂,纹理特征


?止文??幵病变周围的血管和肠腔内的气体或耦合剂(手动勾画示例见图1-1)。??图1-1直肠癌原发灶VOl手动勾画示意图??图示70岁男性直肠癌患者,治疗后随访4个月出现肝转移。图A、B为同一位患者的增强静脉期??CT和增强静脉期MR图像,逐层勾画整个直肠肿瘤获得VOls,避开周围的血管和肠腔内的气体??或耦合剂。图A黄色轮廓为增强静脉期CT-?层面的肿瘤勾画示意图,图B紫色轮廓为轴位增??强静脉期MR-—个层面的肿瘤勾画示意图。?r?.??从每位患者的增强静脉期CT和增强静脉期MR图像的VOIs中分别自动提取??1029个影像组学特征,全部特征分为四组:(1)?一阶特征,(2)形状特征,(3)??纹理特征,(4)基于过滤器的高阶特征。其中(1、2、3)特征通过对原始图像进??行计算获得,而(4)是通过对原始图像和应用多个滤波器得到的派生图像进行计??算获得,包括指数滤波器、平方滤波器、平方根滤波器、对数滤波器和小波分解f%。??将纹理特征进一步分为三个亚组:灰度级共生矩阵(gray?level?co-occurrence?matrix

示意图,直肠癌,示意图,灰度级


更有助于临床分期[9],并且比其他增强期相更利于观察肿瘤边缘和实际浸润范围??逐层勾画整个直肠肿瘤获得VOIs,避开肠壁周围的血管和肠腔内的耦合剂(手动??勾画示例见图2-1)。??从每位患者的T2WI和VP图像的VOIs中分别自动提取1029个影像组学特征,??量化肿瘤的表型特征包括肿瘤形状和大小、强度特征和纹理信息(包括灰度级共生??矩阵、灰度级长度矩阵和灰度级形状矩阵)。此外,整个组学特征集还包含了更高??阶的统计学特征,包括五种滤波器处理的图像的强度和纹理特征(指数、平方、平??方根、对数和尔波变换)。???44??

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本文编号:3428762

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