混合T2-DW磁共振成像的前列腺癌组织分类的研究

发布时间：2020-11-11 21:02

　　 近年来,我国前列腺癌发病率和致死率不断上升,多模态磁共振成像作为一种准确无创的检查方式,在前列腺癌的临床诊断和定位中,得到了越来越广的应用。研究结果和临床经验表明,磁共振T2权重成像(T2-Weighted Imaging,T2WI)能够清晰地呈现解剖结构,扩散权重成像(Diffusion-Weighted Imaging,DWI)能够准确地定位病灶。本文采用结合两者优势的混合T2-DW磁共振成像序列,研究了前列腺癌组织分类过程中的若干关键问题,并对分类的准确性进行评价。本文主要完成以下两方面工作:(1)针对混合磁共振成像序列,给出了一种基于感兴趣区域的前列腺癌组织分类的方法。该方法计算单个像素的表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient,ADC)和T2常数,选取其在感兴趣区域中的均值等统计量作为特征,并设计分类器,进行前列腺癌组织分类研究。实验结果表明,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)分类器在正常组织与癌变组织的分类中效果更好,其输出的受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下面积(Area Under Curve,AUC)达 0.96±0.03。二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)分类器在良性前列腺增生组织与癌变组织的分类中效果较优,其ROC曲线下面积为0.98±0.02。(2)在研究T2WI和DWI单独用于前列腺癌组织分类的传统方法的基础上,给出了 T2WI和DWI联合分析的组织成分模型方法,该方法依据组织细胞学原理,假设磁共振成像的信号由基质、上皮细胞和内腔三种组织成分以线性方式叠加产生,选取各组织成分的体积分数、ADC及T2常数作为特征,设计分类器进行前列腺癌组织分类研究。实验结果表明,该模型在正常组织和癌变组织分类中效果优于传统方法,在良性增生组织和癌变组织的分类中效果与传统方法基本相同,分类器输出ROC曲线的最大AUC为0.97±0.02。本文基于混合T2-DW成像序列,研究了传统方法与联合建模两种情况下正常组织和癌变组织、良性增生组织和癌变组织的分类问题,为进一步提高前列腺癌临床诊断的准确率提供了理论基础。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R737.25;R445.2;TP391.41
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状调研
        1.2.1 T2WI应用于组织分类研究现状
        1.2.2 DWI应用于组织分类研究现状
        1.2.3 混合T2-DW MRI应用于组织分类研究现状
    1.3 数据集介绍
    1.4 论文的研究内容与组织结构
        1.4.1 论文的研究内容
        1.4.2 论文的组织结构
2 T2-DW混合磁共振成像的原理及定量图像分析
    2.1 引言
    2.2 DWI和T2WI的原理及其在前列腺癌诊断中的价值
        2.2.1 DWI的原理及其在前列腺癌诊断中的应用
        2.2.2 T2WI的原理及其在前列腺癌诊断中的应用
    2.3 混合成像数据预处理及参数计算
        2.3.1 混合成像数据预处理
        2.3.2 混合成像数据参数计算
        2.3.3 混合成像数据统计分析
    2.4 本章小结
3 前列腺癌组织分类
    3.1 引言
    3.2 所用分类器原理、设计及分类效果评价方法
        3.2.1 LDA/QDA分类器原理与设计
        3.2.2 基于ROC分析的分类效果评价
    3.3 正常组织与前列腺癌组织的分类与评价
        3.3.1 功能性参数计算
        3.3.2 特征选择
        3.3.3 分类器设计及分类效果评价
    3.4 良性前列腺增生组织与癌变组织的分类及评价
        3.4.1 单一特征用于组织分类
        3.4.2 分类器设计及分类效果评价
    3.5 本章小结
4 混合磁共振成像的联合建模
    4.1 引言
    4.2 简单乘积模型及其在组织分类中的应用
        4.2.1 简单乘积模型的数学表达
        4.2.2 简单乘积模型在组织分类中的应用
    4.3 组织成分模型及其在组织分类中的应用
        4.3.1 组织成分模型的数学表达
        4.3.2 组织成分模型在组织分类中的应用
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 本文工作展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集

【参考文献】

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本文编号：2879739