光谱成像技术在脑肿瘤病理诊断应用中的研究

发布时间：2017-04-19 13:04

  本文关键词：光谱成像技术在脑肿瘤病理诊断应用中的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：神经系统疾病中,除脑血管疾病外,脑肿瘤的发病率最高,由于肿瘤发生在血管及神经组织及其丰富的脑部,特殊的部位使得致残、致死率高。临床脑肿瘤治疗方法是手术切除、化学药物治疗及放射治疗,其中手术切除是最成熟也是治愈率最高的方法,在手术治疗过程中,医生面对的主要问题就是:最大程度切除病灶与最大限度神经功能的保护,这一直是神经外科手术的一个难题,肿瘤的切除率直接影响患者的生存质量和生存期,肿瘤的大小、肿瘤阶段和恶性程度、肿瘤生物学边界的确定以及肿瘤与周围结构的关系密切程度,这些因素都会影响随后的手术方案制订,术中辅助技术不断发展与更新给术者提供极大帮助。传统肿瘤切除手术通常采用超声、CT、MRI及荧光导航等术中辅助方法,帮助医生了解肿瘤的发生位置、体积大小及恶性程度等基本情况,但是以上几种方法就目前的技术而言,都存在定位时间长、定位不准确的缺点,需要在术中反复使用,价格较高,对身体有毒副作用,而且脑肿瘤通常呈现浸润状生长,组织边界很难确定,手术中通常由医生的经验判断而最大化切除,因此导致患者手术时间长、创口大、术后恢复慢,甚至还会引起其他严重的后遗症。因此研究一种新的脑肿瘤术中辅助检测方法尤为重要。本文首先提出了四种脑肿瘤术中辅助手段,并且详细分析了各自的优缺点,以此为背景,提出了本研究工作的必要性和紧迫性,对近些年来国内外光谱成像技术在临床领域的应用进行了综述分析,进一步说明了光谱成像技术在医学领域发展的大好前景;接下来对高光谱成像的基本原理进行了较为详细的说明,并且介绍了成像光谱仪的几个主要技术指标;接下来描述了脑肿瘤临床诊断成像光谱仪的设计原理,定制了系统的设计指标,对系统进行了总体的结构和子系统参数的设计,包括光谱成像子系统、数据采集子系统、扫描机构子系统等,并且完成了系统应用软件的设计及光谱定标的工作。接下来重点介绍了目前高光谱数据处理的相关算法,预处理、特征选取、分类等算法,这部分对接下来的高光谱数据采集和处理打下了良好的理论基础;应用自行研发的医用光谱仪器采集脑肿瘤数据,根据脑肿瘤发生部位的不同,采用不同的光谱特征选择方法和分类算法,经过理论和实验验证,分类精度高,可以有效辨别脑肿瘤边缘,有效的指导临床手术。在论文的结尾处对论文的研究内容及成果做出总结分析,并且提出本文的四个创新点,并对未来的研究工作进行了展望。尽管高光谱成像在术中导航中有传统方法无与能比的优势,但是在广泛应用于临床之前依然有许多需要解决的问题。如高光谱成像的时间长、没有统一标准化的算法,因此,本论文的研究工作对于推动我国在高光谱成像技术应用于脑肿瘤手术相关技术的研究,具有一定的探索性和创新性,为将来其他应用肿瘤术中导航的外科手术研究工作奠定了研究基础。
【关键词】：高光谱成像 特征选择 脑肿瘤 高光谱分类
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R739.41;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 第1章 绪论8-22
• 1.1 论文研究背景及意义8-11
• 1.2 成像光谱技术在医学临床领域的国内外研究状况11-18
• 1.3 成像光谱技术在医学上的应用前景和发展趋势18
• 1.4 论文的主要研究内容18-19
• 1.5 论文章节安排19-22
• 第2章 高光谱成像技术理论基础22-42
• 2.1 高光谱遥感空间级别23-24
• 2.2 医用高光谱探测成像方式24-33
• 2.3 医用高光谱检测分析的成像特点33-35
• 2.4 生物组织医用高光谱分析检测的原理35-36
• 2.5 医用成像光谱仪的主要技术参数36-40
• 2.6 本章小结40-42
• 第3章 脑肿瘤临床诊断成像光谱仪系统研究42-66
• 3.1 脑肿瘤临床诊断成像光谱仪设计原理42
• 3.2 系统的主要技术指标42-44
• 3.3 系统总体设计44-57
• 3.4 应用软件设计57-58
• 3.5 数据格式58-59
• 3.6 系统光谱定标59-65
• 3.7 本章小结65-66
• 第4章 医用高光谱成像数据分析方法66-84
• 4.1 医用高光谱图像获取和处理分析流程66-68
• 4.2 高光谱成像技术中光谱数据处理技术68-76
• 4.3 高光谱成像技术中图像数据处理技术76-78
• 4.4 医用高光谱成像分类方法研究78-82
• 4.5 本章小结82-84
• 第5章 高光谱成像技术应用于脑肿瘤的定量化分析84-104
• 5.1 脑组织高光谱实验数据采集及预处理84-88
• 5.2 成像光谱技术应用于生物组织分析的原理88-89
• 5.3 SD大鼠脑肿瘤高光谱图像光谱特征分析89-101
• 5.4 本章小结101-104
• 第6章总结与展望104-108
• 6.1 论文的主要工作内容104-106
• 6.2 工作展望106-108
• 参考文献108-116
• 在学期间学术成果情况116-117
• 指导教师及作者简介117-118
• 致谢118-11

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