本文選題：影像組學 + 高通量特征��； 參考：《生物醫(yī)學工程學雜志》2017年04期

【摘要】：本文利用影像組學的方法預測乳腺腫瘤分子標記物雌激素受體(ER)。首先采用基于相位信息的動態(tài)輪廓模型(PBAC)對乳腺圖像進行分割,其次對乳腺超聲圖像中腫瘤的形態(tài)、紋理、小波三個方面的404個高通量特征進行提取并予以量化,然后利用R語言以及結合最大相關最小冗余(m RMR)準則的遺傳算法進行特征篩選,最后利用支持向量機(SVM)和AdaBoost進行分類判別,實現(xiàn)根據(jù)乳腺超聲圖像預測分子病理指標ER的目的。對104例臨床乳腺腫瘤超聲圖像數(shù)據(jù)進行實驗,在使用AdaBoost作為分類器的情況下得到了最優(yōu)指標,即分子標記物ER的預測準確率最高可以達到75.96%,受試者操作特性曲線下的面積(AUC)最高達到79.39%。實驗結果證明了利用影像組學方法預測乳腺癌ER表達情況的可行性。
[Abstract]:In this paper, estrogen receptor ERA, a molecular marker of breast tumors, was predicted by imaging method. First, the dynamic contour model (PBAC) based on phase information is used to segment the breast image. Secondly, 404 high-throughput features of breast ultrasound image are extracted and quantified in three aspects: shape, texture and wavelet. Then we use R language and genetic algorithm combined with maximum correlation minimum redundancy (MRR) criterion for feature screening. Finally, support vector machine (SVM) and AdaBoost are used to classify and discriminate, and the purpose of predicting molecular pathological index ER based on breast ultrasound image is realized. The ultrasound image data of 104 cases of clinical breast tumors were tested, and the optimal index was obtained by using AdaBoost as the classifier. That is, the prediction accuracy of molecular marker ER can reach 75.96, and the area under the operating characteristic curve of subjects can reach 79.39. The experimental results proved the feasibility of predicting ER expression in breast cancer by imaging.
【作者單位】： 復旦大學電子工程系;上海市醫(yī)學圖像處理與計算機輔助手術重點實驗室;復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院超聲診斷科;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(2015CB755500)
【分類號】：R737.9;TP391.41

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本文編號：1950225