基于多模态的脑肿瘤分类器的设计

发布时间：2017-11-06 23:14

  本文关键词：基于多模态的脑肿瘤分类器的设计

  更多相关文章： MRS LDA SVM 脑肿瘤 灌注成像 LCModel

【摘要】：目前MRS和MRI成为有效的脑肿瘤辅助诊断工具,MRI可以产生高空间分辨率的三维解剖图像,而MRS能提供组织新陈代谢的代谢物信息。基于磁共振图像进行脑肿瘤诊断,因肿瘤类型和级别的不同只能获得30-90%不等的准确率。大量早期的研究表明脑肿瘤的磁共振信号和正常组织的信号是具有显著差异的,能够辅助临床诊断。为了辅助医生诊断,提高脑肿瘤预测评估准确性,提出基于经典的LDA和SVM两种模式识别算法,使用多体素长回波(TE=144ms)磁共振波谱数据和灌注磁共振成像作为特征参数,对正常组织、低级别胶质瘤、高级别胶质瘤和转移瘤四类进行相互判别。首先,解析DICOM医学图像,对DICOM图像与Philips多体素磁共振波谱文件进行空间配准,选择感兴趣区域,使用LCmodel对感兴趣区波谱数据进行量化,得到各个代谢物的浓度值,选择每种类别的标志性的代谢物作为特征参数如NAA、胆碱、脂质等,灌注磁共振成像选择rCBV值作为特征参数。实验成功完成对这四个类别的区分,在完全基于磁共振波谱的分类器中,除高低级别胶质瘤外,其他准确率都超过90%。而对于临床上较难区分的高低级别胶质瘤,实验中结合波谱数据和灌注成像,准确地将高低级别的胶质瘤区分开,准确率达到80%以上,这充分体现了多模态成像技术结合的优势。最后,从实际应用出发,设计脑肿瘤辅助诊断系统中数据库及相应的数据表,并将脑肿瘤分类功能增加到脑肿瘤辅助诊断系统中去,并设计基于Java的用户界面,充分地将研究内容与实践应用相结合,构建了符合需求的应用软件。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41;R739.41

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本文编号：1149802